【剑指 Offer 38. 字符串的排列】

本文介绍如何使用深度优先搜索算法解决字符串排列问题,并针对重复字符进行剪枝,以避免重复排列。讲解了如何在Java中实现字符排列的递归函数,以及复杂度分析。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  • 排列
  • 剪枝
  • 字符串

题目描述

输入一个字符串,打印出该字符串中字符的所有排列。
你可以以任意顺序返回这个字符串数组,但里面不能有重复元素。

示例:

输入:s = “abc”
输出:[“abc”,“acb”,“bac”,“bca”,“cab”,“cba”]

解题思路:
对于一个长度为 nn 的字符串(假设字符互不重复),其排列方案数共有:
n × ( n − 1 ) × ( n − 2 ) … × 2 × 1 n \times (n-1) \times (n-2) … \times 2 \times 1 n×(n1)×(n2)×2×1

排列方案的生成:

根据字符串排列的特点,考虑深度优先搜索所有排列方案。即通过字符交换,先固定第 1 位字符( n 种情况)、再固定第 2 位字符( n-1 种情况)、… 、最后固定第 n 位字符( 1 种情况)。
在这里插入图片描述
重复排列方案与剪枝:

当字符串存在重复字符时,排列方案中也存在重复的排列方案。为排除重复方案,需在固定某位字符时,保证 “每种字符只在此位固定一次” ,即遇到重复字符时不交换,直接跳过。从 DFS 角度看,此操作称为 “剪枝” 。
在这里插入图片描述

class Solution {
    List<String> res = new LinkedList<>();
    char[] c;
    public String[] permutation(String s) {
        c = s.toCharArray();
        dfs(0);
        return res.toArray(new String[res.size()]);
    }
    void dfs(int x) {
        if(x == c.length - 1) {
            res.add(String.valueOf(c));      // 添加排列方案
            return;
        }
        HashSet<Character> set = new HashSet<>();
        for(int i = x; i < c.length; i++) {
            if(set.contains(c[i])) continue; // 重复,因此剪枝
            set.add(c[i]);
            swap(i, x);                      // 交换,将 c[i] 固定在第 x 位
            dfs(x + 1);                      // 开启固定第 x + 1 位字符
            swap(i, x);                      // 恢复交换
        }
    }
    void swap(int a, int b) {
        char tmp = c[a];
        c[a] = c[b];
        c[b] = tmp;
    }
}
作者:jyd
链接:https://leetcode-cn.com/problems/zi-fu-chuan-de-pai-lie-lcof/solution/mian-shi-ti-38-zi-fu-chuan-de-pai-lie-hui-su-fa-by/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

复杂度分析

  • 时间复杂度 O ( N ! N ) O(N!N) O(N!N) : N 为字符串 s 的长度;时间复杂度和字符串排列的方案数成线性关系,方案数为 N × ( N − 1 ) × ( N − 2 ) … × 2 × 1 N \times (N-1) \times (N-2) … \times 2 \times 1 N×(N1)×(N2)×2×1 ,即复杂度为 O(N!) ;字符串拼接操作 join() 使用 O(N) ;因此总体时间复杂度为 O(N!N) 。
  • 空间复杂度 O ( N 2 ) O(N^2) O(N2): 全排列的递归深度为 N ,系统累计使用栈空间大小为 O(N) ;递归中辅助 Set 累计存储的字符数量最多为 N + ( N − 1 ) + . . . + 2 + 1 = ( N + 1 ) N / 2 N + (N-1) + ... + 2 + 1 = (N+1)N/2 N+(N1)+...+2+1=(N+1)N/2,即占用 O ( N 2 ) O(N^2) O(N2)的额外空间。
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