Leetcode 77. Combinations

python数据分析与可视化 Python数据分析主要包括数据清洗、数据探索和数据可视化三个部分。数据清洗是数据分析的重要环节,主要是对数据进行预处理,包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。数据探索则是通过对数据进行初步分析,了解数据的分布和特征,为后续的数据分析提供基础。数据可视化则是将数据以图形化的方式呈现,帮助人们更好地理解和分析数据。 阅读详情

Leetcode 77. Combinations

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题目描述

Given two integers n and k, return all possible combinations of k numbers out of 1 … n.

For example,
If n = 4 and k = 2, a solution is:

[
  [2,4],
  [3,4],
  [2,3],
  [1,2],
  [1,3],
  [1,4],
]

输入:最大数字n,组合所需元素数k
输出:k个元素的排列组合

思路

利用DFS,并保存DFS的路径,在递归层满足k时,结束;否则,继续以n个节点的方式展开。由于此处是排列组合,并且不可重复,故此处根据递增的方式展开,同时进行剪支。算法复杂度 O(n2) ,约n(n+1)/2次。

代码

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> ret;
    int dim;

    void backtrack(vector<int> b, int now, int n, int t){
        //meet the require dimension
        if(dim==t){

            //insert current
            b.push_back(now);
            ret.push_back(b);//insert trace
        }else{
            b.push_back(now);
            //next dimension should larger than this
            for(int i = now+1;i<=n;i++){
                backtrack(b,i,n,t+1);
            }
        }
    }
    vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
        vector<int> b;
        dim = k;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            backtrack(b,i,n,1);
        }

        return ret;
    }
};
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vincentCheungM
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