一个小孩

这个题，如果自己写写不出来，有几个值得注意的点自己想不到，代码注释很详细，这里直接上代码。 class Solution { public: void solveSudoku(vector<vector<char>>& board) { backtrack(board, 0, 0); } bool backtrack(vector<vector<char>>& board, int row, int

分析 这个问题的本质和全排列问题差不多，决策树的每一层表示棋盘上的每一行；每个节点可以做出的选择是，在该行的任意一行放置一个皇后。函数backtrack函数像在决策树上游走的指针，每个节点就表示在board[row][col]上放置皇后，通过isValid函数可以将不符合条件的情况剪枝。在前面的博客讲解了回溯算法的框架，其实回溯算法就是改改做选择的方式，排除不合法选择的方式而已，只要框架存于心，面对的就是小问题。 代码 class Solution { public: vector<vec.

解决一个回溯问题，实际就是一个决策树的遍历过程。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 回溯算法的通用框架如下： result = [] def backtrack(路径，选择列表)： if 满足结束条件： result.add(路径) return for 选择 in 选择列表： 做选择 backtrack(路径， 选择列表); 撤销选择 其核心就是for循环里面的递归

思路 使用的是回溯的思想，思路比较简单。注意从string中删除字符的方法。trans函数可以对第一个参数进行优化，可以传递两个整数来标志当前可以选择的路径。 代码 class Solution { public: vector<string> ans; vector<string> wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) { map<string, bool> m.

分析 凡是有决策树的都可以使用回溯来做，开始想把traverse函数写成回溯函数，但是它不具有决策树，要把有决策树的部分拿出来。 代码 class Solution { public: vector<vector<char>> board; vector<vector<bool>> judge; vector<int> dir{-1, 0, 1, 0, -1}; int m; int n; boo.

分析 使用回溯模拟排列，使用一个变量th来判断时候到达第k个最小的数。在做选择的条件那注意不能用find，否则会超时。 代码 class Solution { public: int th; string ans; string getPermutation(int n, int k) { string s; vector<bool> vec(9, false); this -> th = 0; .

分析 这道题要比46题要难，主要难在nums可能会有重复的数字，因为有重复的数字，所以为了标识哪个数字被选择可以用一个bool数组来记录一下，在做选择和撤销选择的时候需要同步，需要注意的是for循环里面做选择的条件，画出决策树之后就很好理解了。 代码 class Solution { public: vector<vector<int>> vec; vector<vector<int>> permuteUnique(vector<in.

分析 利用回溯解决，有关括号问题，你需要记住两个性质： 1）一个合法括号组合的左括号数量一定等于右括号数量，这个显而易见。 2）对于一个合法的括号字符串组合p，必然对于任何0 <= i < len§都有：子串p[0…i]中左括号的数量都大于或等于右括号的数量。 backtrack函数中参数left是字符串s中左括号的数量，参数right是字符串s中右括号的数量。 代码 class Solution { public: vector<string> vec; ve.

分析 回溯框架，关键要理解backtrack函数像一个指针在决策树上游走的含义。 代码 class Solution { public: vector<vector<int>> vec; int k,n; vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) { this -> k = k; this -> n = n; vec.

分析 套用回溯模板，回溯算法都是改一下结束条件，改一下做选择的条件即可。 代码 class Solution { public: vector<vector<int>> vec; vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) { vector<int> temp; backtrac.

分析 典型的回溯算法，直接套用回溯的算法框架 代码 class Solution { public: vector<vector<int>> vec; vector<vector<int>> combine(int n, int k) { vector<int> temp; backtrack(n, k, 1, temp); return vec; } void .