求长为n的数中任意m个数的组合

问题可分解为:
1. 首先从n个数中选取编号最大的数,然后在剩下的n-1个数里面选取m-1个数,直到从n-(m-1)个数中选取1个数为止。
2. 从n个数中选取编号次小的一个数,继续执行1步,直到当前可选编号最大的数为m。
很明显,上述方法是一个递归的过程,也就是说用递归的方法可以很干净利索地求得所有组合。

 

上代码:

 

package algorithm.ms100;

public class CtzHe {
	private int[] array = {1,2,3,4,5};
	private int[] b= new int[3];
	private int M = 3;
	
	public void combine( int a[], int n, int m)
	{ 
		 for(int i=n; i>=m; i--)   // 注意这里的循环范围
		 {
			  b[m-1] = i - 1;
			  if (m > 1)
				  combine(a,i-1,m-1);
			  else                     // m == 1, 输出一个组合
			  {   
				  for(int j=M-1; j>=0; j--)
					  System.out.print( a[b[j]] + " ");
				  System.out.println();
			  }
		 }
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		CtzHe c = new CtzHe();
		c.combine(c.array, 5, 3);

	}

}

 

   上面的代码修改自:http://blog.youkuaiyun.com/sharpdew/archive/2006/05/25/755074.aspx

<think>嗯,用户问的是从n个数中选取m个数的所有组合的时间复杂度分析。首先,我需要回忆一下组合学的基本概念。组合公式是C(n, m) = n!/(m!(n-m)!),所以生成的组合量就是这个值。时间复杂度通常和生成的量有关,对吧?因为每个组合都要生成一次,所以时间复杂度至少是O(C(n, m)),也就是组合的大小。 不过用户提供的引用里有提到引用[1]说时间复杂度是O(C(m, n)),也就是同样的意思。这里可能需要确认一下,是否生成每个组合的操作是常时间。比如,如果用回溯法,每次生成一个组合的时间是否是O(m),因为每个组合有m个元素。如果是这样的话,总的时间复杂度应该是O(C(n, m) * m)。但引用[1]里说时间复杂度是O(C(m, n)),可能假设每次生成组合的时间是常,或者作者忽略了系? 另外,引用[4]提到递归的方法,计算的是组合量,但递归本身的时间复杂度可能更高。比如,那个递归函getBall(n, m)的时间复杂度其实是O(2^n),因为每个调用分成两个分支,直到n或m为0。不过这可能和生成所有组合的时间复杂度不同,因为递归计算的是量,而生成组合需要实际构造每个组合。 回溯法是常用的生成组合的方法。根据引用[2],回溯的时间复杂度取决于路径度和每个节点的分支。对于组合问题,每个节点的分支逐渐减少,因为不能重复选择元素。所以,具体的时间复杂度可能需要更详细的分析。 用户可能混淆了计算组合的时间复杂度和生成所有组合的时间复杂度。比如,计算有多少种组合学上的C(n, m),而生成每个组合需要遍历所有可能性,并且每个组合需要一定时间处理,比如复制到结果组中。 所以,正确的分析应该是生成每个组合的时间乘以组合量。比如,如果每次生成一个组合需要O(m)时间(比如复制m个元素),那么总时间复杂度是O(C(n, m) * m)。但有些情况下,可能认为生成组合的过程中的操作是O(1)分摊时间,比如回溯中每次添加一个元素,最后保存结果的时间,这时候总时间复杂度可能接近O(C(n, m))。 需要结合具体的算法实现来分析。例如,回溯法生成组合时,每个组合的生成需要经过m层递归,每层选择一个元素,所以总操作次是C(n, m)*m,因此时间复杂度是O(C(n, m)*m)。但引用[1]中提到的O(C(m, n))可能忽略了系m,或者假设保存操作是常时间。 另外,引用[3]中的归并排序代码和时间复杂度分析可能不相关,但用户提供的引用可能有其他信息需要考虑。不过用户的问题集中在组合生成的时间复杂度,所以重点在引用[1]和[4]。 总结起来,时间复杂度取决于具体实现方式。如果使用回溯法,并且每个组合生成需要O(m)时间,那么时间复杂度是O(C(n, m)*m)。如果考虑每个组合生成的步骤为常,则可能简化为O(C(n, m))。需要明确这一点,并参考引用中的信息进行说明。</think>### 从n个数中选取m个数组合时间复杂度分析 #### 1. **组合生成的基本性质** 从$n$个元素中选取$m$个元素的所有组合为: $$ C(n, m) = \frac{n!}{m!(n-m)!} $$ 时间复杂度与生成的组合量直接相关,但需结合具体实现方法分析。 --- #### 2. **典型算法实现与复杂度分析** ##### **回溯法(引用[1][2])** - **核心逻辑**:通过递归逐步构建组合,剪枝避免重复。 - **时间复杂度**: - **最优情况**:若每次生成一个组合的操作为$O(1)$,则总复杂度为$O(C(n, m))$[^1]。 - **实际场景**:生成每个组合需$O(m)$时间(如复制元素到结果集),因此总复杂度为: $$ O\left( C(n, m) \cdot m \right) $$ - **剪枝优化**:回溯法通过剪枝减少无效搜索,但最坏复杂度仍为指级[^2]。 ##### **递归分治法(引用[4])** - **核心逻辑**:递归公式为: $$ \text{getBall}(n, m) = \text{getBall}(n-1, m-1) + \text{getBall}(n-1, m) $$ - **时间复杂度**: - 递归树的分支为$O(2^n)$(未优化时),但实际有效路径为$C(n, m)$。 - 若通过记忆化优化(如动态规划),复杂度可降至$O(n \cdot m)$[^4]。 --- #### 3. **关键对比** | 方法 | 时间复杂度 | 适用场景 | |------------|---------------------|------------------------| | 回溯法 | $O(C(n, m) \cdot m)$ | 需要显式生成所有组合 | | 递归分治法 | $O(2^n)$(未优化) | 仅需计算组合 | | 动态规划 | $O(n \cdot m)$ | 组合计算(空间换时间)| --- #### 4. **工程实践建议** 1. **显式生成组合时**:优先使用回溯法,注意剪枝优化。 ```python def backtrack(n, m, start, path): if len(path) == m: print(path) return for i in range(start, n+1): backtrack(n, m, i+1, path + [i]) # 避免重复 ``` 2. **仅需计算组合时**:使用动态规划优化递归: $$ dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j] $$ 时间复杂度$O(n \cdot m)$,空间复杂度$O(n \cdot m)$[^4]。 --- #### 5. **常见误区** - **误区1**:认为回溯法复杂度仅为$O(C(n, m))$,忽略每个组合的构建时间。 - **误区2**:混淆组合生成与组合计算的时间复杂度(前者需处理具体元素,后者仅学计算)。 --- ### 相关问题 1. **如何优化回溯法生成组合的空间复杂度?** 2. **动态规划计算组合的边界条件如何处理?** 3. **剪枝操作如何降低回溯法的实际运行时间?**
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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
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