力扣 剑指 Offer II 079. 所有子集

该篇博客介绍了一种解决数组子集问题的方法,利用深度优先搜索(DFS)和回溯策略。题目要求在长度不超过10的无重复元素数组中找出所有可能的子集。代码中定义了一个`Solution`类,包含一个`ans`列表存储子集结果,通过`dfs`方法递归地生成所有子集。在`dfs`过程中,当遍历完数组时,将当前子集添加到答案中,遍历过程中可以选择添加或跳过当前元素,并在回溯时从列表中移除当前元素。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目来源:https://leetcode.cn/problems/TVdhkn/

大致题意:
给一个不含重复元素的数组(长度不大于 10),求出数组的所有子集


思路

题目中限制了数组长度,于是可以使用 dfs + 回溯的思路枚举出所有子集

DFS + 回溯
  1. 从第一个元素出发,使用 list 存下当前子集
  2. 每次遍历到一个元素时,可以选择跳过当前元素,直接调用 dfs 遍历下一个位置;也可以选择添加当前元素到 list,再调用 dfs 遍历下一个位置(此时在跳出 dfs 后,需要回溯,将当前元素从 list 中取出)
  3. 若数组已经遍历完,则将当前 list 代表的子集放入答案中

代码:

class Solution {
    List<List<Integer>> ans;
    public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
        ans = new ArrayList<>();
        dfs(nums, 0, new ArrayList<>());
        return ans;
    }

    public void dfs(int[] nums, int i, List<Integer> list) {
        // 数据遍历完,将当前 list 内容表示的子集加入答案
        if (i == nums.length) {
            ans.add(new ArrayList<>(list));
            return;
        }
        // 跳过当前元素
        dfs(nums, i + 1, list);
		// 添加当前元素
        list.add(nums[i]);
        dfs(nums, i + 1, list);
        // 回溯,取出当前元素
        list.remove(list.size() - 1);
    }
}
<think>好的,用户想查找与LeetCode相关的Python编程问题或解决方案。首先,我需要确认用户的具体需求,他们可能是在准备面试,或者想提升算法能力,或者是解决特定类型的题目。 根据系统级指令,回答需要用中文,并且正确使用LaTeX格式。同时要生成相关问题,并在引用处标注。用户提供的引用有三个,其中引用[1]是关于子集问题的评论,引用[2]是多种编程语言的题解资源,引用[3]是一个优快云博客,可能包含Python、GitHub和ChatGPT相关内容。 首先,我应该整理LeetCode上常见的Python题解资源,推荐一些经典题目,并确保每个建议都有对应的引用支持。例如,两数之和、反转链表这些题目在引用[2]中可能有多种语言的解法,包括Python。组合总和和子集问题在引用[1]和引用[2]中都有涉及。动态规划和回溯算法的问题也可以引用这些资源。 接下来,需要生成相关问题,这些问题应该围绕用户的需求展开,比如如何学习、资源推荐、调试技巧、时间优化和特定问题类型。这些问题要自然,并且每个回答中的引用要正确标注。 同时,要检查LaTeX格式是否正确,例如变量和公式使用$...$,独立公式用$$...$$,但当前回答中可能涉及的数学公式不多,主要是在算法分析时可能会有,比如时间复杂度O(n log n)可能需要用$O(n \log n)$表示,但用户示例中并没有严格要求,所以可能不需要过多数学公式,但需要确保已有的部分正确。 最后,确保回答结构清晰,分点列出推荐的题目和资源,每个部分都有引用支持。然后生成的相关问题要覆盖用户可能关心的其他方面,如学习方法、资源、调试、优化等。</think>以下是与LeetCode相关的Python编程问题及解决方案的推荐资源与学习路径: --- ### 一、LeetCode经典Python题解推荐 1. **两数之和(Two Sum)** - **问题类型**:数组与哈希表 - **核心思路**:用哈希表存储遍历过的值及其索引,实现$O(n)$时间复杂度[^2]。 ```python def two_sum(nums, target): seen = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in seen: return [seen[complement], i] seen[num] = i return [] ``` 2. **反转链表(Reverse Linked List)** - **问题类型**:链表操作 - **代码示例**:迭代法实现$O(n)$时间复杂度。 ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def reverse_list(head): prev = None while head: next_node = head.next head.next = prev prev = head head = next_node return prev ``` 3. **组合总和(Combination Sum)** - **问题类型**:回溯算法 - **解决方案**:递归回溯剪枝,注意去重逻辑[^1]。 ```python def combination_sum(candidates, target): def backtrack(start, path, remaining): if remaining == 0: res.append(path.copy()) return for i in range(start, len(candidates)): if candidates[i] > remaining: continue path.append(candidates[i]) backtrack(i, path, remaining - candidates[i]) path.pop() res = [] candidates.sort() backtrack(0, [], target) return res ``` --- ### 二、推荐学习资源 1. **LeetCode官方题解** - **特点**:提供最优解法和多种语言实现,适合快速掌握核心思路[^2]。 2. **《剑指Offer》Python实现** - **内容**:覆盖链表、树、动态规划等高频面试题,代码简洁规范。 3. **优快云博客(everecursion)** - **亮点**:包含Python实现技巧和算法优化案例,例如回溯算法模板[^3]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

三更鬼

谢谢老板!

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值