46. 全排列——回溯算法

最新推荐文章于 2025-04-19 13:58:52 发布

丨惊蛰丨

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1.题目

46. 全排列
给定一个 没有重复 数字的序列，返回其所有可能的全排列。

示例:

输入: [1,2,3]
输出:
[
  [1,2,3],
  [1,3,2],
  [2,1,3],
  [2,3,1],
  [3,1,2],
  [3,2,1]

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全排列（回溯算法）

小小书童的博客

06-10

438

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。

2022.3.3 回溯 —— 回溯算法解题套路框架

LGoGoGo的博客

03-03

808

全排列 + N皇后

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全排列（leetcode算法，回溯算法）

weixin_57248649的博客

03-27

694

对于组合、排列类问题，可以使用回溯算法解决。首先定义 result，容器的容器，用来存储最终的全部排列；定义 current，一个整型容器，存储当前的一种排列；定义 bool 型容器，记录原始数组 nums 中哪些元素在当前排列 current 中已经使用过，初始化为全部 false；然后定义回溯函数，回溯函数在执行过程中会多次纵向递归调用（递归深度为。给定一个不含重复数字的数组。

回溯算法（2）：全排列问题

最新发布

Mr_Hanc_Tiskor的博客

04-19

1313

当前我们使用vector<pair<int,int>>来表示n个坐标，但是我们忽略了一点，就是由于N皇后问题的特殊性，实际上我们不可能出现两个棋子在同一轴的情况。out_put接口用于进行输出格式转换，，先生成一张空棋盘（全是 ‘.’），然后把res中的path取出来，每个path中都有n个棋子的坐标，把对应坐标上的元素变成‘Q’即可。因为索引是固定的，所以每个棋子只能在对应的列上运动，且由于使用全排列的形式，因此不可能出现棋子出现在同一行的情况。这个其实就是和子集问题一样，我们需要过滤一下重复的结果。

回溯算法简单介绍

熊伟

12-03

856

转载自labuladong微信公众号，侵权删。废话不多说，直接上回溯算法框架。解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程。你只需要思考 3 个问题： 1、路径：也就是已经做出的选择。 2、选择列表：也就是你当前可以做的选择。 3、结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做选择的条件。如果你不理解这三个词语的解释，没关系，我们后面会用「全排列」和「N 皇后问题」这两个经典的回溯算法问题来帮你...

回溯算法_全排列

ryontang的博客

07-30

1409

46. 全排列 给定一个没有重复数字的序列，返回其所有可能的全排列 参考：liweiwei class Solution { public: vector<vector<int>> permute(vector<int> &nums) { vector<vector<int>> result; if (nums.size() == 0) return result; // 递归的深度

leetcode学习：46. 全排列

qq_36805550的博客

07-01

321

46. 全排列 题目描述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]] 思路 bfs 代码 class Solution: def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: class Node:

回溯算法-全排列

jay_wonder的博客

06-04

783

回溯的核心框架 #参考fucking-algorithm def backtrace(路径，选择列表): if 满足递归终止条件: 保存结果返回 for 选择 in 选择列表: #做选择将当前选择从选择列表中移除路径.append(选择) #递归 backtrace(路径，选择列表) #撤销选择路径.pop() 将该选择再

C++刷题记录——回溯算法

2401_83908054的博客

03-11

1778

使用std::map：当你需要保证元素按键排序，并且需要在有序的数据上进行操作时。使用：当你不关心顺序并且需要高效的插入、删除和查找操作时。使用：当你知道需要一个固定大小的数组，并且不需要按键查找数据时，可以使用简单的数组。如果你想要动态数据存储，std::map或会更加合适。private://如何定义键盘与字母的对应关系public://这里定义result是string类型return;//递归过程实现深度//将输入的每位字符转化成数字。

回溯java算法_聊聊算法——回溯算法

weixin_30111277的博客

02-27

1100

“递归只应天上有，迭代还须在人间”，从这句话我们可以看出递归的精妙，确实厉害，递归是将问题规模逐渐减小，然后再反推回去，但本质上是从最小的规模开始，直到目标值，思想就是数学归纳法，举个例子，求阶乘 N!=(N-1)！*N ，而迭代是数学中的极限思想，利用前次的结果，逐渐靠近目标值，迭代的过程中规模不变，举例如For循环，直到终止条件。递归的思想不复杂，但代码理解就麻烦了，要理解一个斐波那契数组递归...

理解回溯算法——回溯算法的初学者指南

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全排列——回溯法

2401_88678276的博客

11-19

1353

本文利用回溯法求解全排列问题，包括回溯法介绍、设计思路、关键代码和复杂度分析。

46.全排列：回溯算法

三明治文鱼的博客

03-09

362

LeetCode.46 全排列（Medium）回溯算法的本质就是穷举，因而决定了他的复杂度是O(N!)。回溯算法的核心主要是四步： 1. 在for循环之前做“判断” 2. 在for循环里面做“递归” 3. 在递归之前做“选择” 4. 在递归之后做“撤销” class Solution { private List<List<Integer>> res; public List<List<Integer>> permute(int[] num

回溯算法——全排列问题

m0_72379992的博客

10-22

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给出一个数组，返回所有可能的。其中“全排列”的定义如下：将n个元素按照一定的顺序排列起来，所有的排列情况的集合叫全排列。

回溯算法之全排列

hj1993的博客

04-08

253

回溯算法之全排列

回溯算法---全排列

qq_45468597的博客

06-22

788

回溯算法：回溯法采用试错的思想，它尝试分步的去解决一个问题。在分步解决问题的过程中，当它通过尝试发现现有的分步答案不能得到有效的正确的解答的时候，它将取消上一步甚至是上几步的计算，再通过其它的可能的分步解答再次尝试寻找问题的答案。回溯法通常用最简单的递归方法来实现，在反复重复上述的步骤后可能出现两种情况： 1、找到一个可能存在的正确的答案； 2、在尝试了所有可能的分步方法后宣告该问题没有答案。个人理解来说，回溯算法就是穷举所有的可能性。再选择出所有满足条件的答案。就像高中做的全排列： LeetC

全排列-回溯法

在路上

01-31

442

全排列 leetcode第46题题目如下(该题在剑指offer中也有,比较经典): 思路:很典型的回溯算法题.可以直接套框架, 逻辑就是最前面的值依次和后面的值交换,然后第二个值再依次和后面的值交换,依次递归到末尾注意:什么时候能加入到最后的list中? index代表遍历节点的下标, 只有当index==nums.length-1时,才能加入到list中,为什么? 因为前面的交...

回溯算法求全排列

jing_nnn的博客

07-31

1641

1. 回溯算法思想一、回溯算法主要思想回溯法有“通用的解题法”之称。用它可以系统地搜索一个问题的所有解或任一解。回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法，它在问题的解空间树中，按深度优先策略，从根节点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任一结点时，先判断该结点是否包含问题的解。如果不包含，则跳过对以该结点为根的子树的搜索，逐层向其祖先结点回溯。否则进入该子树，继续按深度优先策略搜索。回溯算法求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有子树都已被搜索遍才结束。回溯法求问题的一个解时，只要搜索到问题

回溯算法解决全排列

asa134124的博客

09-10

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回溯法采用试错的思想，它尝试分步的去解决一个问题。在分步解决问题的过程中，当它通过尝试发现现有的分步答案不能得到有效的正确的解答的时候，它将取消上一步甚至是上几步的计算，再通过其它的可能的分步解答再次尝试寻找问题的答案。回溯法通常用最简单的递归方法来实现，在反复重复上述的步骤后可能出现两种情况： 46. 全排列 难度中等1542收藏分享切换为英文接收动态反馈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 =...

c++全排列 递归回溯算法

02-09

### C++ 中使用递归回溯实现全排列算法 #### 示例代码解释为了更好地理解如何通过递归来生成所有可能的排列组合，在此提供一段基于C++语言编写的程序，用于展示如何利用递归加回溯的方式求解给定集合的所有排列情况。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; void permute(vector<int>& nums, vector<bool> &used, vector<int> &current, vector<vector<int>> &result) { if (current.size() == nums.size()) { // 当前路径长度等于输入列表大小时说明找到了一组完整的排列 result.push_back(current); // 将当前找到的一组排列加入最终的结果集中 return; } for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { // 遍历每一个可选元素 if (!used[i]) { // 如果该位置上的元素还未被选用，则可以考虑将其作为下一个候选者 current.push_back(nums[i]); // 把这个新选定的元素添加到当前构建的部分排列后面 used[i] = true; // 更新状态表示该元素已被占用 permute(nums, used, current, result); // 继续处理剩余部分直至完成整个排列过程 current.pop_back(); // 移除最后一个元素以便尝试其他可能性 used[i] = false; // 恢复原来的状态允许后续操作重新选取该元素 } } } vector<vector<int>> generatePermutations(const vector<int>& nums) { vector<vector<int>> all_perms; vector<int> current_permutation; vector<bool> elements_used(nums.size(), false); permute(nums, elements_used, current_permutation, all_perms); return all_perms; } ``` 上述代码实现了对任意整型向量`nums`内元素进行全排列的功能。这里采用了两个辅助结构体：一个是布尔类型的向量`elements_used[]`用来记录哪些索引处的数据已经被加入了正在形成的某个特定顺序之中；另一个则是动态增长/缩减的临时存储容器`current_permutation[]`负责累积构成中的单次排列方案[^1]。当函数检测到所积累起来的那一串数字正好匹配上了原始数据集的数量级(`if (current.size() == nums.size())`)，就表明此时已经成功构造出了一个新的合法排列形式，并立即将其追加至全局变量`all_perms[][]`当中去保存下来待会儿返回给调用方[^2]。而每当遇到尚未参与过任何一轮分配流程里的成员节点时（即满足条件`!used[i]`），就会开启新一轮迭代分支探索之旅——先把这个新鲜出炉的选择项安插进来形成新的局部进展状况，紧接着再深入挖掘下一步能做些什么变化；一旦这条路走到尽头或者发现死胡同了，那么就要及时撤退并清理现场，也就是把刚才做的那个决定撤销掉让位给别人试试看有没有更好的出路[^3]。