代码随想录算法训练营|93.复原IP地址 、 78.子集 、 90.子集II

93.复原IP地址

题目

参考文章

思路：这题的思路其实就是判断地址是否合法，在每三个字符见就进行合法判断，当pointNum（即分割点）为3的时候，表示已经到达地址的最后一部分，则直接判断最后一部分是否合法，其他部分就在回溯过程上进行判断是否合法，这里主要的是pointNum这个分割点，而且每次合法后要在这个合法串上加上  “，”。startIndex是用于你要在哪个地方开始遍历的初始值

代码：

class Solution {
    List<String> result = new ArrayList<>();

    public List<String> restoreIpAddresses(String s) {
        if (s.length() > 12) return result; // 算是剪枝了
        backTrack(s, 0, 0);
        return result;
    }

    // startIndex: 搜索的起始位置， pointNum:添加逗点的数量
    private void backTrack(String s, int startIndex, int pointNum) {
        if (pointNum == 3) {// 逗点数量为3时，分隔结束
            // 判断第四段⼦字符串是否合法，如果合法就放进result中
            if (isValid(s,startIndex,s.length()-1)) {//左闭右闭区间
                result.add(s);
            }
            return;
        }
        for (int i = startIndex; i < s.length(); i++) {
            if (isValid(s, startIndex, i)) {
                s = s.substring(0, i + 1) + "." + s.substring(i + 1);    //在str的后⾯插⼊⼀个逗点
                pointNum++;
                backTrack(s, i + 2, pointNum);// 插⼊逗点之后下⼀个⼦串的起始位置为i+2
                pointNum--;// 回溯
                s = s.substring(0, i + 1) + s.substring(i + 2);// 回溯删掉逗点
            } else {
                break;
            }
        }
    }

    // 判断字符串s在左闭⼜闭区间[start, end]所组成的数字是否合法
    private Boolean isValid(String s, int start, int end) {
        if (start > end) {
            return false;
        }
        if (s.charAt(start) == '0' && start != end) { // 0开头的数字不合法
            return false;
        }
        int num = 0;
        for (int i = start; i <= end; i++) {
            if (s.charAt(i) > '9' || s.charAt(i) < '0') { // 遇到⾮数字字符不合法
                return false;
            }
            num = num * 10 + (s.charAt(i) - '0');
            if (num > 255) { // 如果⼤于255了不合法
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

 78.子集 

题目

参考文章

思路：这题的思路其实和组合问题的思路很相似，只是组合问题存储出的结果只是存储树形结构中的叶子节点，而这个子集问题是存储树形结构中每一个结果。startIndex同样也是用于初始遍历的位置，这里result.add()放在了递归终止条件的前面是因为你递归到最深一层（同一层，同一深度）的时候，要把对应结果放到result中，如果放在终止条件之后，存储的子集会减少

代码：

class Solution {
     List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();// 存放符合条件结果的集合
    LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();// 用来存放符合条件结果
    public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
        subsetsHelper(nums, 0);
        return result;
    }

    private void subsetsHelper(int[] nums, int startIndex){
        result.add(new ArrayList<>(path));//「遍历这个树的时候，把所有节点都记录下来，就是要求的子集集合」。
        if (startIndex >= nums.length){ //终止条件可不加
            return;
        }
        for (int i = startIndex; i < nums.length; i++){
            path.add(nums[i]);
            subsetsHelper(nums, i + 1);
            path.removeLast();
        }
    }
}

 90.子集II 

题目

参考文章

思路：这题子集问题中，出现了重复的元素，其实这题就是子集问题和组合||问题的结合，这里要进行层去重，然后把每个树形结构的位置（去重后的）都加入到结果集，startIndex还是用于初始遍历位置，深度（树枝）去重不需要，因为有重复元素，深度（树枝）去重计算有重复元素，都不是同一个子集，但是层去重是必要的，层如果不去重，就有可能出现两个同样的子集（即 1 2 ）。这里的 层去重逻辑用到了一个复制数组（used），判断元素是否使用过，而怎么判断是在同一层呢：就是通过 如果数值数组的值即nums[i]==nums[i-1]，表示当前元素与上一个元素的值相等了，而且used[i-1]==0(表示上一个元素没有被用过)，则表示他们是在同一层，则要去重

代码：

class Solution {
   List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();// 存放符合条件结果的集合
   LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();// 用来存放符合条件结果
   boolean[] used;
    public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
        if (nums.length == 0){
            result.add(path);
            return result;
        }
        Arrays.sort(nums);
        used = new boolean[nums.length];
        subsetsWithDupHelper(nums, 0);
        return result;
    }
    
    private void subsetsWithDupHelper(int[] nums, int startIndex){
        result.add(new ArrayList<>(path));
        if (startIndex >= nums.length){
            return;
        }
        for (int i = startIndex; i < nums.length; i++){
            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !used[i - 1]){
                continue;
            }
            path.add(nums[i]);
            used[i] = true;
            subsetsWithDupHelper(nums, i + 1);
            path.removeLast();
            used[i] = false;
        }
    }
}