力扣--78 子集

本文详细解析了如何生成一个不含重复元素的整数数组的所有可能子集(幂集)。通过逐步迭代的方式,从空集开始,遇到每个元素时,都将其与当前已有的所有子集进行组合,从而得到新的子集。这种方法避免了重复子集的产生,最终得到完整的子集列表。

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问题描述法:

  

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

说明:解集不能包含重复的子集。

示例:

输入: nums = [1,2,3]
输出:
[
  [3],
  [1],
  [2],
  [1,2,3],
  [1,3],
  [2,3],
  [1,2],
  []
]

解题思路:

   参考这篇文章的想法  https://blog.youkuaiyun.com/zw159357/article/details/81217773中的直接计算方式。对[1,2,3]来说,首先是[],然后遇到1,这时可以把[1]看成1和[]的合成形成[1],然后再遇到2,形成的序列有[2]、[1,2]。依次类推,可以形成的序列还有,[3]、[2,3]、[1,2,3]。这样就算出所有的序列了
 

<think>好的,用户想查找与LeetCode相关的Python编程问题或解决方案。首先,我需要确认用户的具体需求,他们可能是在准备面试,或者想提升算法能力,或者是解决特定类型的题目。 根据系统级指令,回答需要用中文,并且正确使用LaTeX格式。同时要生成相关问题,并在引用处标注。用户提供的引用有三个,其中引用[1]是关于子集问题的评论,引用[2]是多种编程语言的题解资源,引用[3]是一个优快云博客,可能包含Python、GitHub和ChatGPT相关内容。 首先,我应该整理LeetCode上常见的Python题解资源,推荐一些经典题目,并确保每个建议都有对应的引用支持。例如,两数之和、反转链表这些题目在引用[2]中可能有多种语言的解法,包括Python。组合总和和子集问题在引用[1]和引用[2]中都有涉及。动态规划和回溯算法的问题也可以引用这些资源。 接下来,需要生成相关问题,这些问题应该围绕用户的需求展开,比如如何学习、资源推荐、调试技巧、时间优化和特定问题类型。这些问题要自然,并且每个回答中的引用要正确标注。 同时,要检查LaTeX格式是否正确,例如变量和公式使用$...$,独立公式用$$...$$,但当前回答中可能涉及的数学公式不多,主要是在算法分析时可能会有,比如时间复杂度O(n log n)可能需要用$O(n \log n)$表示,但用户示例中并没有严格要求,所以可能不需要过多数学公式,但需要确保已有的部分正确。 最后,确保回答结构清晰,分点列出推荐的题目和资源,每个部分都有引用支持。然后生成的相关问题要覆盖用户可能关心的其他方面,如学习方法、资源、调试、优化等。</think>以下是与LeetCode相关的Python编程问题及解决方案的推荐资源与学习路径: --- ### 一、LeetCode经典Python题解推荐 1. **两数之和(Two Sum)** - **问题类型**:数组与哈希表 - **核心思路**:用哈希表存储遍历过的值及其索引,实现$O(n)$时间复杂度[^2]。 ```python def two_sum(nums, target): seen = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in seen: return [seen[complement], i] seen[num] = i return [] ``` 2. **反转链表(Reverse Linked List)** - **问题类型**:链表操作 - **代码示例**:迭代法实现$O(n)$时间复杂度。 ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def reverse_list(head): prev = None while head: next_node = head.next head.next = prev prev = head head = next_node return prev ``` 3. **组合总和(Combination Sum)** - **问题类型**:回溯算法 - **解决方案**:递归回溯剪枝,注意去重逻辑[^1]。 ```python def combination_sum(candidates, target): def backtrack(start, path, remaining): if remaining == 0: res.append(path.copy()) return for i in range(start, len(candidates)): if candidates[i] > remaining: continue path.append(candidates[i]) backtrack(i, path, remaining - candidates[i]) path.pop() res = [] candidates.sort() backtrack(0, [], target) return res ``` --- ### 二、推荐学习资源 1. **LeetCode官方题解** - **特点**:提供最优解法和多种语言实现,适合快速掌握核心思路[^2]。 2. **《剑指Offer》Python实现** - **内容**:覆盖链表、树、动态规划等高频面试题,代码简洁规范。 3. **优快云博客(everecursion)** - **亮点**:包含Python实现技巧和算法优化案例,例如回溯算法模板[^3]。 ---
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