93. 复原 IP 地址(力扣LeetCode)

93. 复原 IP 地址

题目描述

有效 IP 地址 正好由四个整数(每个整数位于 0 到 255 之间组成,且不能含有前导 0),整数之间用 ‘.’ 分隔。

例如:“0.1.2.201” 和 “192.168.1.1” 是 有效 IP 地址,但是 “0.011.255.245”、“192.168.1.312” 和 “192.168@1.1” 是 无效 IP 地址。
给定一个只包含数字的字符串 s ,用以表示一个 IP 地址,返回所有可能的有效 IP 地址,这些地址可以通过在 s 中插入 ‘.’ 来形成。你 不能 重新排序或删除 s 中的任何数字。你可以按 任何 顺序返回答案。

示例 1:

输入:s = “25525511135”
输出:[“255.255.11.135”,“255.255.111.35”]

示例 2:

输入:s = “0000”
输出:[“0.0.0.0”]

示例 3:

输入:s = “101023”
输出:[“1.0.10.23”,“1.0.102.3”,“10.1.0.23”,“10.10.2.3”,“101.0.2.3”]

提示:

  • 1 <= s.length <= 20
  • s 仅由数字组成

回溯算法

注意:这段代码中使用了一个string path来存入当前正在构建的 IP 地址,存的时候是如果符合条件就直接存入了,所以回溯的时候要整段的回溯,即整段的删除

正确如下:

// 保存当前路径,以便之后进行恢复
string temp = path;

//符合条件就整段存入
path += s.substr(start, i - start + 1);
path += '.';

// 继续递归,尝试找到下一部分
backstracking(s, i + 1, count);

// 整段回溯,恢复到上一步的路径和点的数量
path = temp;

错误回溯如下:

path+=(s.substr(start,i-start+1));
path+='.';
backstracking(s,i+1,count);
if(path.back()=='.')
    path.pop_back();
path.pop_back();

举例说明:

假设给定的字符串为 "25525511135",并且我们正在尝试构造有效的IP地址。我们从空路径path开始并逐步构建它。

当我们第一次调用backstracking函数时,path为空,count为0。

我们逐步试探这个字符串的不同部分,看看是否可以构成IP地址的一个段。例如,我们首先尝试 "255" 作为IP地址的第一个部分,所以path变为 "255." 并且count变为1。

现在我们递归调用backstracking,它会继续向path中添加新的段。如果我们再次添加 "255"path现在就是 "255.255." 并且count是2。

继续这个递归过程,让我们假设第三段是 "11",那么path会变成 "255.255.11." 并且count是3。

然后我们添加最后一个段 "135"path完成为 "255.255.11.135"。现在我们找到了一个有效的IP地址,它会被添加到result中。

在添加到result之后,我们需要返回到上一个状态,也就是 "255.255.11.",以便尝试其他可能的IP地址段。为了做到这一点,我们需要恢复path到它在添加最后一个段之前的状态。这就是所谓的回溯,它允许我们“撤销”最后一步并尝试另一条路。

在原始代码中,作者尝试用path.pop_back()来实现这一点,但这种方法不可靠,因为它只能移除path末尾的一个字符。如果最后一个段包含多个字符,比如 "135",单纯调用pop_back()一次并不能恢复到 "255.255.11."。这就是为什么我们需要记录当前状态到一个临时变量(在这里是temp),并在递归调用返回后,使用这个临时变量来恢复path

正确的做法是在递归前保存path的当前值,然后无论添加了多少字符,在递归结束后都能正确地恢复原始状态。这就是为什么我们在上面的修正代码中使用:

string temp = path;
// ...在递归中添加字符到path...
path = temp; // 在递归结束后恢复path的原始状态

这样无论path添加了多少个字符,我们都能通过简单地将path重新赋值为temp来恢复到递归调用之前的状态。

完整代码如下:

class Solution 
LeetCode 第 684 题“冗余连接”要求在给定的无向图中找到一条冗余边。该题通常使用并查集(Union-Find)算法来解决,因为它可以高效地检测两个节点是否属于同一个连通分量。 以下是一个基于并查集的 C++ 实现示例: ```cpp #include <vector> #include <iostream> using namespace std; class UnionFind { private: vector<int> parent; vector<int> rank; public: UnionFind(int n) { parent.resize(n); rank.resize(n, 0); for (int i = 0; i < n; ++i) { parent[i] = i; } } int find(int x) { if (parent[x] != x) { parent[x] = find(parent[x]); // 路径压缩 } return parent[x]; } bool unionSets(int x, int y) { int rootX = find(x); int rootY = find(y); if (rootX == rootY) { return false; // 已经在同一个集合中,y 是冗余边 } // 按秩合并 if (rank[rootX] < rank[rootY]) { parent[rootX] = rootY; } else if (rank[rootX] > rank[rootY]) { parent[rootY] = rootX; } else { parent[rootY] = rootX; rank[rootX]++; } return true; } }; class Solution { public: vector<int> findRedundantConnection(vector<vector<int>>& edges) { int n = edges.size(); UnionFind uf(n); for (const auto& edge : edges) { int u = edge[0] - 1; // 节点编号从 0 开始 int v = edge[1] - 1; if (!uf.unionSets(u, v)) { return {u + 1, v + 1}; // 返回原始编号 } } return {}; } }; int main() { Solution sol; vector<vector<int>> edges = {{1, 2}, {1, 3}, {2, 3}}; vector<int> result = sol.findRedundantConnection(edges); cout << "Redundant connection: [" << result[0] << ", " << result[1] << "]" << endl; return 0; } ``` ### 代码说明: 1. **UnionFind 类**:实现了并查集的数据结构,包含路径压缩和按秩合并优化。 - `find(int x)`:查找 `x` 的根节点,并进行路径压缩。 - `unionSets(int x, int y)`:合并 `x` 和 `y` 所在的集合,返回是否成功合并。 2. **Solution 类**: - `findRedundantConnection(vector<vector<int>>& edges)`:遍历每条边,使用并查集判断是否形成环。如果两个节点已经在同一集合中,则当前边是冗余边。 ### 测试用例: 输入: ```cpp edges = {{1, 2}, {1, 3}, {2, 3}} ``` 输出: ```cpp Redundant connection: [2, 3] ``` 此代码的时间复杂度为 $O(n \alpha(n))$,其中 $\alpha(n)$ 是阿克曼函数的反函数,可以认为是一个非常小的常数;空间复杂度为 $O(n)$,用于存储并查集结构。 ---
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