LeetCode 46. Permutations

Given a collection of distinct integers, return all possible permutations.

Example:

Input: [1,2,3]
Output:
[
  [1,2,3],
  [1,3,2],
  [2,1,3],
  [2,3,1],
  [3,1,2],
  [3,2,1]
]

 

注:permutations:(一组事物可能的一种)序列、排列,排列中的任一组数字或文字

 

通过回溯法来解决问题,很容易可以想到其中的递归结构。使用[1、2、3]这三个元素进行全排列的话,首先第一步就是分别抽出这三个元素来,可以抽1、可以抽2、也可以抽出3,进行下一步排列的构造。

 

比如现在抽出1,那么现在就需要使用[2,3]这两个元素构造排列,这里就已经拥有了递归关系。使用1、2、3构造排列和使用2、3构造排列,其实求解的是同一个问题,只不过要排列的数字对象不同。

如果使用[2,3]构造排列,那么此时又可以抽出两个元素,可以抽出2或者抽出3,如果抽出2,剩下唯一的元素就是3,如果抽出3,剩下唯一的元素就是2。求3构成的排列,就是3本身。

使用[2、3]元素进行排列的时候,如果抽出的元素是2,那么组成的排列就是123,如果抽出的元素是3,那么组成的排列就是132。

 

如果在使用[1,2,3]进行构造排列的时候,如果抽出的是2,那么就使用[1,3]构造排列

 

对于[1、3]这两个元素,如果先抽出1,那么就构成排列213,如果先抽出3,那么就构成排列231

 

在使用[1,2,3]构造排列的时候,如果先抽出3,那么就使用[1,2]构成排列,如果在[1,2]中先抽出1,那么就构成排列312,如果先抽出2,那就构成排列321。这样,整个问题的求解,又在一棵树中完成了,这又是一个典型的树形问题。与此同时,在使用[1,2,3]构造排列的时候,先尝试抽出1,再尝试抽出2,然后构成排列123。得到排列以后再回来,使用[2,3]构造排列的时候,这次尝试先抽出3,然后抽出2,得到一个排列132,再回来,那么此时已经得到了使用[2,3]构成的所有排列,然后又回到使用[1,2,3]构造排列这个问题中。这次尝试先抽出来2,依次类推,这个过程是一个回溯过程。

 

形式化表示这个类推过程。

该问题与phonenumber那个问题稍有不同,在phonenumber那个问题中,每个数字代表若干个字母,但是数字和数字之间它们是不冲突的,而对于Permutations这个算法来说,一旦取出了一个数字,它就会影响在递归地调用permutations所要处理的数据范围。要从原先的数字范围内减去这个特定的数字,为了处理这个问题,那么在编程的时候需要设置一些辅助的数据结构。

 

 

代码:

class Solution {
    private List<List<Integer>> res=new ArrayList();
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        if(nums==null||nums.length==0)
            return res;
        permute(nums,0,new ArrayList<Integer>());
        return res;
    }
    
    //curlist中保存了一个有index个元素的排列
    //向这个排列的末尾添加第index+1个元素,获得一个有index+1个元素的排列
    private void permute(int[]nums,int index,List<Integer> curlist){
        if(index==nums.length){
            res.add(curlist);
            return;
        }
        
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            if(!curlist.contains(nums[i])){
                ArrayList<Integer>temp=new ArrayList();
                temp.addAll(curlist);
                temp.add(nums[i]);
                permute(nums,index+1,temp);
            }
        }
    }
}

 

 

 

### LeetCode46题 Python 实现 以下是针对LeetCode46题——Permutations的Python解决方案。该问题的核心在于生成给定列表的所有可能排列组合。 #### 方法一:回溯法 (Backtracking) 通过递归的方式构建每一种排列的可能性,使用`set()`或者布尔数组来标记已经使用的元素,从而避免重复计算。 ```python class Solution: def permute(self, nums: list[int]) -> list[list[int]]: result = [] def backtrack(path, remaining): if not remaining: # 如果剩余元素为空,则当路径即为一个完整的排列 result.append(path[:]) return for i in range(len(remaining)): current_num = remaining[i] next_remaining = remaining[:i] + remaining[i+1:] path.append(current_num) # 将当数字加入路径 backtrack(path, next_remaining) # 继续处理剩下的数字 path.pop() # 回溯,移除最后一个数字 backtrack([], nums) return result ``` 此方法的时间复杂度为O(N!),其中N为输入列表长度[^1]。 --- #### 方法二:插入法 (Insertion Method) 另一种思路是从空列表开始逐步扩展,每次将新数字插入已有排列的不同位置形成新的排列集合。 ```python class Solution: def permute(self, nums: list[int]) -> list[list[int]]: permutations = [[]] for num in nums: new_permutations = [] for permutation in permutations: for i in range(len(permutation) + 1): new_permutation = permutation[:i] + [num] + permutation[i:] new_permutations.append(new_permutation) permutations = new_permutations return permutations ``` 这种方法同样具有时间复杂度O(N!),但在某些场景下更直观易懂[^2]。 --- #### 方法三:DFS (Depth First Search) 利用深度优先搜索的思想,在每一层递归中选取尚未被固定的元素作为当位置候选者,并继续向下探索直至完成整个序列的选择过程。 ```python class Solution: def permute(self, nums: list[int]) -> list[list[int]]: def dfs(ans, nums, path): if len(nums) == 0: ans.append(path) return for i in range(len(nums)): dfs(ans, nums[:i] + nums[i+1:], path + [nums[i]]) answer = [] dfs(answer, nums, []) return answer ``` 这种方式简洁明了,易于理解实现[^3]。 --- ### 总结 以上三种算法均能有效解决LeetCode46题的要求,具体选择取决于个人偏好以及实际应用场景下的性能考量因素。无论是采用显式的状态维护还是隐含的状态传递机制,这些方案都能够满足题目对于不重复全排列生成的需求。
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
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