牛客题解 | 有重复项数字的全排列

题目

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题目主要信息:
  • 给定一组可能有重复数字的数组,输出该数组的全部排列
  • 输出结果按照字典序升序排列
举一反三:

学习完本题的思路你可以解决如下题目:

BM55. 没有重复项数字的全排列

BM58. 字符串的排列

BM60. 括号生成

递归+回溯(推荐使用)

知识点:递归与回溯

递归是一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。因此递归过程,最重要的就是查看能不能讲原本的问题分解为更小的子问题,这是使用递归的关键。

如果是线型递归,子问题直接回到父问题不需要回溯,但是如果是树型递归,父问题有很多分支,我需要从子问题回到父问题,进入另一个子问题。因此回溯是指在递归过程中,从某一分支的子问题回到父问题进入父问题的另一子问题分支,因为有时候进入第一个子问题的时候修改过一些变量,因此回溯的时候会要求改回父问题时的样子才能进入第二子问题分支。

思路:

这道题类似没有重复项数字的全排列,但是因为交换位置可能会出现相同数字交换的情况,出现的结果需要去重,因此不便于使用交换位置的方法。

我们就使用临时数组去组装一个排列的情况:每当我们选取一个数组元素以后,就确定了其位置,相当于对数组中剩下的元素进行全排列添加在该元素后面,给剩余部分进行全排列就是一个子问题,因此可以使用递归

  • 终止条件: 临时数组中选取了n个元素,已经形成了一种排列情况了,可以将其加入输出数组中。
  • 返回值: 每一层给上一层返回的就是本层级在临时数组中添加的元素,递归到末尾的时候就能添加全部元素。
  • 本级任务: 每一级都需要选择一个不重复元素加入到临时数组末尾(遍历数组选择)。

回溯的思想也与没有重复项数字的全排列类似,对于数组[1,2,2,3],如果事先在临时数组中加入了1,后续子问题只能是[2,2,3]的全排列接在1后面,对于2开头的分支达不到,因此也需要回溯:将临时数组刚刚加入的数字pop掉,同时vis修改为没有加入,这样才能正常进入别的分支。

//标记为使用过
vis[i] =  true;  
//加入数组
temp.add(num[i]); 
recursion(res, num, temp, vis);
//回溯
vis[i] =  false; 
temp.remove(temp.size() - 1);

具体做法:

  • step 1:先对数组按照字典序排序,获取第一个排列情况。
  • step 2:准备一个数组暂存递归过程中组装的排列情况。使用额外的vis数组用于记录哪些位置的数字被加入了。
  • step 3:每次递归从头遍历数组,获取数字加入:首先根据vis数组,已经加入的元素不能再次加入了;同时,如果当前的元素num[i]与同一层的前一个元素num[i-1]相同且num[i-1]已经用,也不需要将其纳入。
  • step 4:进入下一层递归前将vis数组当前位置标记为使用过。
  • step 5:回溯的时候需要修改vis数组当前位置标记,同时去掉刚刚加入数组的元素,
  • step 6:临时数组长度到达原数组长度就是一种排列情况。

图示:

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Java实现代码:

import java.util.*;
public class Solution {
   
   
    public void recursion(ArrayList<ArrayList<Integer>> res, int[] num, ArrayList<Integer> temp, Boolean[] vis){
   
   
        //临时数组满了加入输出
        if(temp.size() == num
练习赛142是一场编程竞赛,通常包含多个算法题目,涵盖如数组、字符串、链表、动态规划等常见数据结构算法知识点。针对这类比赛的解题思路和方法,可以从以下几个方面进行分析: ### 题目类型与解题策略 1. **数组相关问题** - 常见的题目包括查找数组中出现次数超过一半的数字、寻找缺失的数字、求解最大子数组和等。 - 解题方法包括使用哈希表统计频率、摩尔投票法(适用于多数元素问题)、双指针技巧或前缀和优化。 2. **链表操作** - 链表题目可能涉及反转链表、判断链表是否有环、找出两个链表的相交节点等。 - 例如,在找两个链表相交点的问题中,可以先计算各自长度,然后让长链表先走差值步数,再同步遍历比较节点地址[^3]。 3. **字符串处理** - 包括最长回文子串、无重复字符的最长子串等。 - 可采用滑动窗口、动态规划或中心扩展法等策略。 4. **树与图** - 树相关的题目可能涉及二叉树的遍历、路径和、最近公共祖先等问题。 - 图论问题可能需要使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或拓扑排序等算法。 5. **动态规划** - 动态规划常用于解决背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 - 关键在于定义状态转移方程,并通过迭代或记忆化搜索进行求解。 6. **贪心算法** - 适用于区间调度、活动选择、硬币找零等问题。 - 贪心策略的核心在于每一步都做出局部最优选择。 ### 示例代码:摩尔投票法解决“多数元素”问题 ```python def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate ``` 该算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常适合处理大规模输入的数据集[^2]。 ### 提升解题能力的建议 - **刷题积累经验**:在 LeetCode、Codeforces、AtCoder 等平台上持续练习,熟悉各种题型。 - **学习经典算法**:掌握常见的算法模板,如二分查找、归并排序、快速选择等。 - **阅读官方题解与讨论区**:了解不同解法的优劣,尤其是最优解的时间复杂度分析。 - **模拟比赛训练**:定期参加在线编程比赛,提升实战能力和代码调试速度。 ---
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