LeetCode78-子集

最新推荐文章于 2025-06-09 23:44:19 发布

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#LeetCode

本文详细介绍了两种生成数组所有可能子集（幂集）的方法。第一种利用Python内置函数itertools.combinations()实现，执行效率高；第二种采用回溯法，步骤清晰，适合深入理解算法原理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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],
  []
]

思路：

本题有两种解法，第一种是属于python的作弊方法，第二种是属于回溯法的。首先讲第一种方法：

方法一：

使用了python的内置函数：itertools.combinations()来求解，效率奇快。

代码如下：

import itertools


class Solution(object):
    # 此种解法也属于作弊，使用了python的内置函数：itertools.combinations()
    def subsets(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: List[List[int]]
        """
        combine_list = [[]]
        for index in range(len(nums)):
            single_list = list(itertools.combinations(nums, index+1))
            combine_list.extend(single_list)
        return combine_list


if __name__ == "__main__":
    nums = [1, 2, 3]
    combine_list = Solution().subsets(nums)
    print(combine_list)

执行效率在100%

方法二：

使用回溯法，关于回溯法我之前写了一篇文章，大家可以看看。

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36431280/article/details/84891567

看完之后应该就大体知道了回溯法的解题步骤，步骤如下：

class Solution(object):
    # 本题亦可使用回溯法
    def subsets(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: List[List[int]]
        """
        # 定义保存最终结果的集合
        combine_list = [[]]

        # 递归
        def back(current_list=[], start=0):
            for index in range(start, len(nums)):
                current_list.append(nums[index])
                combine_list.append(current_list[:])
                back(current_list, index+1)
                current_list.pop()
        back()
        return combine_list


if __name__ == "__main__":
    nums = [1, 2, 3]
    combine_list = Solution().subsets(nums)
    print(combine_list)

执行效率在50%左右了。