今天学习回溯算法,回溯伴随着递归。而回溯算法的本质,就是通过递归来遍历出该问题的所有情况,在这所有情况里,寻找符合题意的解。所以,回溯并不是什么高深的算法,本质就是遍历,它的效率并不高。如此一来,就引出了回溯。如果一道题中,用到了递归进行遍历所有可能的情况,那么就很有可能出现回溯。简单来说,回溯就是,在递归时,发现该种情况不符合要求,要回退到先前的某一步,回退的过程即是回溯。
回溯算法也有固定的解题模板,按照模板,我们可以很快建立出大致思路。
void backtracking(参数) {
if (终止条件) {
存放结果;
return;
}
for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) {
处理节点;
backtracking(路径,选择列表); // 递归
回溯,撤销处理结果
}
}
LeetCode77.组合
这道题的题目非常简短,题意也很清楚,就是寻找出不同的组合。看到这道题的第一反应,应该都是使用多层for循环进行遍历,尤其它的示例给了一些先入为主的印象,好像和以前做过的两层for循环一样,暴力搜索就可以了。这当然是没错的,这个示例也可以用两层循环暴力搜索出来。但是,如果这里的k并不等于2呢,如果等于3,4,5……,那就需要对应的3层,4层,5层循环进行暴力搜索。再但是,这里的k并不是固定的,以前的题目种,我们在编写代码时,一般就已经确定了需要几层循环,比如我们写了一个两层循环的方法,而传入的参数k的值确实3,应该怎么办呢?所以,这里就需要用到递归,来模拟动态的多层循环暴力破解。
那么我们就能大概想到,本题的大致思路,以示例1为例:先加入1,然后再加入2,之后将2弹出,再加入3,……。不断进行以上操作,即可遍历出所有结果。而这其中,将x弹出,就是本题的回溯部分,我们需要回退至少一个值的状态,接收新的值来组成新的组合,如果没有这步回溯操作,就会变成:先加入1,然后再加入2,再加入3,……。最后的结果会是:1234……,明显不符合题意。
public class Combine77 {
List<Integer> path=new ArrayList<>();
List<List<Integer>> result=new ArrayList<>();
void backtracking(int n, int k, int startIndex){
if (path.size()==k){
result.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
for (int i = startIndex; i <= n ; i++) {
path.add(i);
backtracking(n,k,i+1); //从这里调用递归,执行完成全部语句,或者遇到return,还是从这里出来
path.removeLast(); //每次循环是叶子结点上面的,叶子结点遍历完后,还需要再次弹出一次,也就是回溯
} //回溯到上一层节点,下一个节点继续遍历其叶子节点
}
public List<List<Integer>> combine(int n,int k){
backtracking(n,k,1);
return result;
}
}
path是每次遍历的结果,当path符合题目要求时,也就是path的长度等于k时,将path再存入result。而每次调用backtracking,就是一次递归的过程,为什么还要在外面套一个循环,这是因为,递归相当于对树形结构进行纵向遍历,而for循环则是对其进行横向遍历。比如当添加一个1后,1后面可以跟2,也可跟3,这就是循环的意义。最后,从递归函数出来后,进行回溯操作,即将最后一个元素弹出,等待添加下一个元素。
这里需要注意的是,每一层递归函数中,都有for循环,所以,每一层递归函数的i并不相同。
LeetCode216.组合总和Ⅲ
本题思路和上一道题几乎一样,只不过需要两层判断,一个是和等于n,一个是数组长度等于k。
public class CombinationSum3216 {
List<List<Integer>> result=new ArrayList<>();
List<Integer> path=new ArrayList<>();
public void backtracking(int k, int n, int startIndex){
if (path.size()==k){
int sum=0;
for (int i = 0; i < path.size(); i++) {
sum=sum+ path.get(i);
}
if (sum==n){
result.add(new ArrayList<>(path));
}
return;
}
for (int i = startIndex; i <= 9; i++) {
path.add(i);
backtracking(k,n,i+1);
path.removeLast();
}
}
public List<List<Integer>> combinationSum3(int k, int n){
backtracking(k,n,1);
return result;
}
}