代码随想录算法训练营|491.递增子序列 、46.全排列 、47.全排列 II

491.递增子序列 

题目

参考文章

思路:其实这题的思路和前面子集||中的有点相似,但是又有很大不同,这里的元素是不能进行排序的,因为要求的就是递增子序列,所以不能排序,而且还要判断当前组是否是递增的,判断是否是递增就用当前元素是否比path(存的每一个组合)的最后的一个元素大,如果小于就直接跳过当前循环。而hs就是记录当前层中剔除重复元素的,用于去重逻辑中,层递归中出现了同一个元素,第二次遇到就会直接跳过当前循环。注意:这里要取两个及以上的组合来

代码:

class Solution {
    List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
    List<Integer> path = new ArrayList<>();
    public List<List<Integer>> findSubsequences(int[] nums) {
        backTracking(nums, 0);
        return result;
    }
    private void backTracking(int[] nums, int startIndex){
        if(path.size() >= 2)
                result.add(new ArrayList<>(path));            
        HashSet<Integer> hs = new HashSet<>();
        for(int i = startIndex; i < nums.length; i++){
            if(!path.isEmpty() && path.get(path.size() -1 ) > nums[i] || hs.contains(nums[i]))
                continue;
            hs.add(nums[i]);
            path.add(nums[i]);
            backTracking(nums, i + 1);
            path.remove(path.size() - 1);
        }
    }
}

46.全排列

题目

参考文章

思路:注意:组合和排列是不同的,组合是某两个组合中,如果都是相同元素,但是顺序不同,都属于一个组合;但是排列就是如果元素相同,但是顺序不同,就是两个排列了。

used用于判断当前元素是否被使用过,1代表已经使用过了(当前深度下),就比如,你第一次取了2,下次深度就只能从1 3中取了

这题的思路重点就是运用好used这个boolean数组,而这题中取的元素就是树形结构中的叶子节点(即path的大小为size的时候)。每次取得一次元素,就把当前元素的下标对应used设置为true,回溯完成后,在改回false。

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>> permute(int[] nums) {
        if (nums.length == 0){
            return result;
        }
        used = new boolean[nums.length];
        permuteHelper(nums);
        return result;
    }

    private void permuteHelper(int[] nums){
        if (path.size() == nums.length){
            result.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }
        for (int i = 0; i < nums.length; i++){
            if (used[i]){
                continue;
            }
            used[i] = true;
            path.add(nums[i]);
            permuteHelper(nums);
            path.removeLast();
            used[i] = false;
        }
    }
}

47.全排列 II 

题目

参考文章

思路:重点也是树层上的去重,避免重复使用,使得结果集中出现重复的元素组合

在使用used过程中,只有used[i-1]=false而且nums[i]=nums[i-1]才表示是在同一层中,这样做到了层去重逻辑

部分思路逻辑已经在代码中

代码:

class Solution {
     //存放结果
    List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
    //暂存结果
    List<Integer> path = new ArrayList<>();

    public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
        boolean[] used = new boolean[nums.length];
        Arrays.fill(used, false);
        Arrays.sort(nums);
        backTrack(nums, used);
        return result;
    }

    private void backTrack(int[] nums, boolean[] used) {
        if (path.size() == nums.length) {
            result.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            //只有used[i-1]=false而且nums[i]=nums[i-1]才表示是在同一层中
            // 如果同⼀树层nums[i - 1]使⽤过则直接跳过
            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) {
                continue;
            }
            //如果同⼀树⽀nums[i]没使⽤过开始处理
            //即去掉数组中已经用过的元素
            if (used[i] == false) {
                used[i] = true;//标记同⼀树⽀nums[i]使⽤过,防止同一树枝重复使用
                path.add(nums[i]);
                backTrack(nums, used);
                path.remove(path.size() - 1);//回溯,说明同⼀树层nums[i]使⽤过,防止下一树层重复
                used[i] = false;//回溯
            }
        }
    }
}

代码随想录算法训练营是一个优质的学习和讨论平台,提供了丰富的算法训练内容和讨论交流机会。在训练营中,学员们可以通过观看视频讲解来学习算法知识,并根据讲解内容进行刷题练习。此外,训练营还提供了刷题建议,例如先看视频、了解自己所使用的编程语言、使用日志等方法来提高刷题效果和语言掌握程度。 训练营中的讨论内容非常丰富,涵盖了各种算法知识点和解题方法。例如,在第14天的训练营中,讲解了二叉树的理论基础、递归遍历、迭代遍历和统一遍历的内容。此外,在讨论中还分享了相关的博客文章和配图,帮助学员更好地理解和掌握二叉树的遍历方法。 训练营还提供了每日的讨论知识点,例如在第15天的讨论中,介绍了层序遍历的方法和使用队列来模拟一层一层遍历的效果。在第16天的讨论中,重点讨论了如何进行调试(debug)的方法,认为掌握调试技巧可以帮助学员更好地解决问题和写出正确的算法代码。 总之,代码随想录算法训练营是一个提供优质学习和讨论环境的平台,可以帮助学员系统地学习算法知识,并提供了丰富的讨论内容和刷题建议来提高算法编程能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [代码随想录算法训练营每日精华](https://blog.csdn.net/weixin_38556197/article/details/128462133)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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