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【递归、搜索与回溯算法】专题三:穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝

📝前言说明:

  • 本专栏主要记录本人递归,搜索与回溯算法的学习以及LeetCode刷题记录,按专题划分
  • 每题主要记录:(1)本人解法 + 本人屎山代码;(2)优质解法 + 优质代码;(3)精益求精,更好的解法和独特的思想(如果有的话)
  • 文章中的理解仅为个人理解。如有错误,感谢纠错

🎬个人简介:努力学习ing
📋本专栏:C++刷题专栏
📋其他专栏:C语言入门基础,python入门基础,C++学习笔记,Linux
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导论递归 (一) 、递归 (二)
二叉树的深搜穷举 vs 暴搜 vs 深搜 vs 回溯 vs 剪枝
综合练习(一)综合练习(二)
FloodFill算法记忆化搜索

题目

  • 46. 全排列
    • 优质解
  • 78. 子集
    • 优质解


46. 全排列

题目链接:https://leetcode.cn/problems/permutations/description/
在这里插入图片描述

优质解

思路:

  • 画出决策树
    在这里插入图片描述

  • 设计代码

    • 全局变量

      • vector<vector<int>> ans:记录答案
      • path:记录路径
      • bool check[]:记录对应下标的数有没有被使用过【用于剪枝】
    • dfs函数

      • 单个节点函数体处理
        • 把数枚举一遍,检查check,如果没有用过,就加入path并设计check,然后继续dfs下一层
      • 细节问题
        • 回溯:1. path的最后一个数删掉;2. check对应的被删数位置设置成false
          • 两种时机:dfs返回前回溯,dfs返回后回溯
        • 剪枝:用check判断,如果用过了就不进入对应的分支
        • 递归出口:遇到叶子节点,直接添加节点。(其实也是 path == nums.size()

代码:

class Solution {
public:vector<vector<int>> ans;vector<int> path;bool check[7]; // 因为题目的nums的最大长度为 6 void dfs(vector<int>& nums){if(path.size() == nums.size()){ans.push_back(path);return;}for(int i = 0; i < nums.size(); i++){if(check[i] == false){path.push_back(nums[i]);check[i] = true;dfs(nums); // 继续递归// 返回后回溯path.pop_back();check[i] = false;}}   }vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) {dfs(nums);return ans;}
};

时间复杂度:O(n * n!)
空间复杂度:O(n * n!)


78. 子集

题目链接:https://leetcode.cn/problems/subsets/description/
在这里插入图片描述

优质解

解法一:

决策树(以第一个数为开始,每层判断 选() 或 不选(×)

在这里插入图片描述
dfs函数

  • 全局变量
    • ans记录答案,path记录路径
  • 剪枝(无)
  • 回溯:删掉path最后一个数(当path不为空的时候)
  • 处理单个节点:1. 判断当前节点选不选; 2. dfs下一层

代码:

class Solution {
public:vector<vector<int>> ans;vector<int> path;void dfs(vector<int> & nums, int i) // i 代表选到第几个数了{if(i == nums.size()) // 表示前 n 个全部选完了{ans.emplace_back(path);return;}// 选path.push_back(nums[i]);dfs(nums, i + 1);// 恢复现场path.pop_back();// 不选(不选不用恢复)dfs(nums, i + 1);}vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {dfs(nums, 0);return ans;   }
};

时间复杂度: O ( 2 n ) O(2^n) O(2n)
空间复杂度: O ( 2 n ) O(2^n) O(2n)

解法二:

  • 第 n 层:表示该层的子集中选择的元素的个数
  • 下一层枚举的开始位置:上一层的下一个位置
  • 每个节点都是一个子集

决策树

在这里插入图片描述

代码:

class Solution {
public:vector<vector<int>> ans;vector<int> path;void dfs(vector<int> & nums, int pos){ans.emplace_back(path); // 空集一开始就被加进来了for(int i = pos; i < nums.size(); i++){path.push_back(nums[i]);dfs(nums, i + 1);path.pop_back();}}vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {dfs(nums, 0);return ans;   }
};

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