46.全排列

该博客介绍了如何使用深度优先搜索(DFS)算法解决数组全排列问题。通过建立一棵树并进行回溯,确保每个数字仅使用一次,最终得到所有可能的排列组合。示例展示了从1到3的数字全排列,并提供了详细的DFS递归过程和代码实现,重点讲解了如何避免重复和正确回溯。

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给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。

 

示例 1:

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

输入:nums = [0,1]
输出:[[0,1],[1,0]]
示例 3:

输入:nums = [1]
输出:[[1]]
 

提示:

1 <= nums.length <= 6
-10 <= nums[i] <= 10
nums 中的所有整数 互不相同

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/permutations


思考

这题利用深度优先搜索一棵树。设置一个空路径path[]。然后寻找符合条件的path保存到res中。

每一个位置都有三种选择,利用约束条件,用过的数字不能再用了,来剔除不正确的路径。所以要用一个hashMap used{}记录选过的数,遇到就直接跳过。

第一个数字选择1的情况如下。

 

第一个数字选择2的情况如下。

整棵树的搜索如下。

橙色的线是pop,回溯。当找到一个正确的路径,或者dfs里面的for循环走完。需要把path的最后一位给pop出来。进行回溯。

 

 递归函数

我们需要在这个树上,深度优先搜索DFS出所有符合条件的解。

DFS是根据当前的path继续选数,直到构建出合法的path,加入到res里面。

  • 递归的入口,是一个空path,表示什么都没选。
  • 函数体内,用for循环,枚举出所有可能的选项。再用if判断选项的合法性。
  • 每一轮,做出一个选择,基于当前的path,继续选择。
  • 递归的出口:当path长度和nuns长度相等,说明找到一条路径。或者for循环走完,dfs也会结束。之后要把path的最后一个数pop出来,同时状态设置为未使用。继续搜索。 

代码实现

/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number[][]}
 */
var permute = function(nums) {
    const res = []
    const used = {}

    function dfs(path) {
        if(path.length === nums.length) {   //选够了
            //res.push(path.slice())
            //res.push(path.concat())
            res.push([...path])            //这里是深拷贝,保存当前path。因为path一直在变
            return;
        }
        //num前面要声明,不然for循环不起来
        for(let num of nums) {             //枚举可能的选择
            if (used[num]) {               //数字使用过了,跳过他。
                continue
            }                              //数字未使用过
            path.push(num)                 //加入path
            used[num]=true                 //改变使用状态
                                          
            dfs(path)                      //搜索新的路径

            path.pop()                     //递归结束,弹出最后一个数字
            used[num] =false               //复原使用状态
        }
    }

    dfs([]);                            //递归入口,空path
    return res;                         
};

知识

1.浅拷贝是拷贝引用,深拷贝是复制数组元素。因为path后面还在不停变,所以要把当前的path数组拷贝push进res里面。

2.深拷贝的方法

https://www.cnblogs.com/rysinal/p/7577664.html

 slice方法

arr.slice(start,end)

方法返回一个新的数组,包含从 start 到 end (不包括该元素)的 arrayObject 中的元素。该方法并不会修改数组,而是返回一个子数组。

在这里我们的思路是直接从数组开头截到尾:

path.slice()

concat方法 

concat() 方法用于连接两个或多个数组。

arrayObject.concat(arrayX,arrayX,......,arrayX)

该方法不会改变现有的数组,而仅仅会返回被连接数组的一个副本。

使用这种方法的思路是我们用原数组去拼接一个空内容,放回的便是这个数组的拷贝:

path.concat()

解构赋值

将path解构返回一个新数组。

[...path]

 

### C++ 实现全排列算法示例 #### 使用回溯法实现全排列 为了生成给定数组 `nums` 的所有可能排列,可以采用回溯方法。这种方法通过逐步构建候选解并撤销选择来进行探索。 ```cpp #include <vector> using namespace std; void backtrack(vector<int>& nums, vector<vector<int>>& result, int start) { if (start == nums.size()) { result.push_back(nums); return; } for (int i = start; i < nums.size(); ++i) { swap(nums[start], nums[i]); backtrack(nums, result, start + 1); // 继续处理下一个位置 swap(nums[start], nums[i]); // 恢复原状以便尝试其他可能性 } } vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) { vector<vector<int>> result; if (nums.empty()) return result; backtrack(nums, result, 0); return result; } ``` 这段代码展示了如何利用递归来遍历每一个元素作为起始点,并交换当前索引与其他未使用的数值的位置,从而形成新的组合[^1]。 #### 利用标准库函数 `next_permutation` 除了手动编写回溯逻辑外,还可以借助 STL 提供的功能简化开发过程: ```cpp #include <algorithm> #include <vector> vector<vector<int>> permuteSTL(const vector<int>& nums) { vector<vector<int>> permutations; vector<int> temp = nums; sort(temp.begin(), temp.end()); do { permutations.push_back(temp); } while (std::next_permutation(temp.begin(), temp.end())); return permutations; } ``` 此版本先对输入序列进行了排序操作,之后调用了内置的 `next_permutation()` 函数迭代获取所有的排列情况[^4]。 #### 基于协程的全排列方案 对于更复杂的场景或者追求性能优化的情况下,也可以考虑使用协程来并发执行多个子任务以提高效率: ```cpp // 这里仅提供概念性的伪代码框架,具体实现依赖编译器支持程度以及平台特性 generator<vector<int>> coroutinePermute(vector<int> remainingElements){ if(remainingElements.empty()){ co_return; } for(auto& elem : remainingElements){ auto currentElement = elem; auto restOfList = remove_element_from_list(currentElement); yield {currentElement}; for(auto subsequence : coroutinePermute(restOfList)){ yield prepend_to_sequence(subsequence, currentElement); } } } ``` 上述片段展示了一个基于协程的概念模型,在实际应用中需根据目标环境调整语法细节[^2].
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