let 90 Subsets II

本文介绍了一种使用回溯法解决包含重复元素的子集问题的方法。通过先对输入数组进行排序,然后利用递归回溯算法,有效地跳过重复元素,避免产生重复的子集解决方案。

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* 主题思想:* 这题解法是回溯法,典型的搜索题。 和permutation 以及subset是同样类型的题。 这题主要复杂在有相同数字,需要跳过

这里记录下一种通用的解法:

  1. 首先排序,
  2. 回溯法,搜索
  3. 搜索中根据题目要求,跳过相同数字

AC 代码:

class Solution {
    public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {

        List<List<Integer>> ans=new ArrayList<List<Integer>>();
        // important  need sort first
        Arrays.sort(nums);
        backtrack(ans,new ArrayList<Integer>(),nums,0);
        return ans;
    }
    public void backtrack(List<List<Integer>> ans,List<Integer> tmp, int[] nums, int start){

        ans.add(new ArrayList<Integer>(tmp));
        for(int i=start;i<nums.length;i++){
           // here  skip duplicates
           if(i>start&&nums[i]==nums[i-1]) continue;
            tmp.add(nums[i]);
            backtrack(ans,tmp,nums,i+1);
            tmp.remove(tmp.size()-1);
        }
        return ;
    }
}
<think>嗯,用户现在问的是“new_subsets怎么弄”,看起来他们在之前的递归求子集的代码中对`new_subsets`的生成过程不太明白。首先,我需要回顾之前的对话,确保自己正确理解上下文。 用户之前询问如何用递归方法求集合的子集,我给出了一个Python代码示例,其中`new_subsets`是通过遍历已有的`rest_subsets`并将当前元素添加到每个子集中生成的。现在用户可能对这部分的具体实现有疑问,或者不理解`new_subsets`是如何形成的。 接下来,我需要分析用户的问题。他们可能不太理解列表推导式的作用,或者想知道为什么这样处理就能生成包含当前元素的子集。也有可能对递归过程中`rest_subsets`和`new_subsets`的关系感到困惑。 考虑到用户可能是编程新手,需要将问题拆解得更详细。我应该从递归的基本思路开始,逐步解释每一步发生了什么,特别是`new_subsets`的生成过程。可能需要用更简单的例子来演示,比如用一个小集合如[1,2]来逐步展示递归调用栈和变量的变化。 此外,用户可能对代码中的列表操作不太熟悉,比如`[current] + subset`是如何工作的。需要解释Python中列表拼接的机制,以及这里的`subset`指的是`rest_subsets`中的每一个元素,即已有的子集。 还要注意用户可能的误区,比如认为`new_subsets`是直接添加当前元素到原集合,而实际上它是将当前元素添加到每一个已有的子集中,从而生成新的子集。需要强调这一步是递归生成子集的关键,即每次递归都处理剩余元素,然后将当前元素与之前的子集组合。 最后,要确保回答结构清晰,分步骤说明,并结合示例代码和具体的例子来验证每个步骤的正确性,帮助用户建立直观的理解。</think>好的!我来详细解释 `new_subsets` 的生成过程,以及它在递归生成子集中的核心作用。 --- ### **关键概念** - **目标**:递归生成子集时,每一步需要将当前元素与已生成的子集组合,形成包含当前元素的新子集。 - **核心操作**:将当前元素添加到所有已存在的子集中,生成一批新的子集。 --- ### **具体步骤解释** 假设当前处理的元素是 `current`,已递归生成的子集列表是 `rest_subsets`(即不包含 `current` 的所有子集)。那么: 1. **遍历已有子集**:对 `rest_subsets` 中的每一个子集(例如 `subset = []` 或 `subset = [2]`)。 2. **添加当前元素**:将 `current` 插入到每个子集的头部(或尾部),生成新的子集。 3. **收集所有新子集**:将这些新生成的子集组合成 `new_subsets`。 **代码实现**: ```python current = nums[0] new_subsets = [ [current] + subset for subset in rest_subsets ] ``` --- ### **示例演示** 以集合 `[1, 2, 3]` 为例,递归到最深层时(处理最后一个元素 `3`): - `rest_subsets` 是空集的子集:`[[]]` - `current = 3` - `new_subsets = [[3] + subset for subset in [[]]] → [[3]]` **合并结果**:`rest_subsets (不包含3) + new_subsets (包含3)` → `[[], [3]]` --- #### **递归向上返回的过程** 假设递归返回到处理 `current = 2`: - `rest_subsets` 是 `[[], [3]]`(不包含2的子集) - `new_subsets` 是 `[[2] + [], [2] + [3]] → [[2], [2, 3]]` - 合并结果:`[[], [3], [2], [2, 3]]` 继续返回到处理 `current = 1`: - `rest_subsets` 是 `[[], [3], [2], [2, 3]]`(不包含1的子集) - `new_subsets` 是 `[[1] + s for s in rest_subsets] → [[1], [1,3], [1,2], [1,2,3]]` - 合并结果:`[[], [3], [2], [2,3], [1], [1,3], [1,2], [1,2,3]]` --- ### **为什么这样设计?** - **递归逻辑**:每一步只处理当前元素,其余交给递归解决。 - **数学本质**:若已知集合 $S' = S \setminus \{a\}$ 的所有子集,则 $S$ 的子集 = $S'$ 的子集(不包含 $a$) + 每个 $S'$ 的子集添加 $a$ 后的结果(包含 $a$)。 --- ### **常见误区** 1. **直接操作原集合**:错误地修改原集合会导致重复或遗漏。递归应始终处理剩余元素。 2. **浅拷贝问题**:如果直接引用列表(如 `subset.append(current)`),会导致所有子集共享同一内存。必须创建新列表(例如 `[current] + subset`)。 --- ### **总结** `new_subsets` 的作用是:**将当前元素添加到所有已有子集中,生成包含当前元素的新子集**。它是递归过程中“扩展子集”的核心步骤,最终与不包含当前元素的子集合并,形成完整的子集集合。
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