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LC77. 组合

    • 题目要求
    • (一)回溯
      • 1. 解决思路
      • 2. 具体步骤
      • 3. 代码实现
      • 4. 复杂度分析
      • 5. 示例解释
        • 示例 1:
        • 示例 2:
      • 6. 总结

LC77. 组合

题目要求

在这里插入图片描述

(一)回溯

要解决这个问题,我们需要生成从 [1, n] 范围内选择 k 个数的所有可能组合。组合的顺序不重要,即 [1, 2][2, 1] 被视为同一个组合。

1. 解决思路

我们可以使用回溯法(Backtracking)来生成所有可能的组合。回溯法是一种通过递归遍历所有可能解的方法,适用于组合、排列等问题。

2. 具体步骤

  1. 递归函数设计

    • 定义一个递归函数 backtrack(start, path),其中:
      • start 表示当前可以选择的起始数字。
      • path 是当前已经选择的数字组合。
    • 如果 path 的长度等于 k,说明已经找到一个有效的组合,将其加入结果集。
    • 否则,从 start 开始遍历到 n,依次选择数字并递归调用。
  2. 剪枝优化

    • 在递归过程中,如果剩余的数字不足以填满 k 个数的组合,可以直接剪枝,避免无效递归。
  3. 初始化调用

    • 1 开始调用递归函数,初始 path 为空。

3. 代码实现

def combine(n, k):def backtrack(start, path):# 如果当前路径长度等于 k,加入结果集if len(path) == k:result.append(path.copy())return# 遍历可能的数字for i in range(start, n + 1):path.append(i)  # 选择当前数字backtrack(i + 1, path)  # 递归选择下一个数字path.pop()  # 撤销选择(回溯)result = []backtrack(1, [])return result

4. 复杂度分析

  • 时间复杂度:O(C(n, k) * k),其中 C(n, k) 是组合数,表示从 n 个数中选 k 个数的组合数。每个组合需要 O(k) 的时间来复制到结果集中。
  • 空间复杂度:O(k),递归栈的深度为 k

5. 示例解释

示例 1:

输入:n = 4, k = 2

  • 调用 backtrack(1, []),开始递归:
    • 选择 1,递归调用 backtrack(2, [1])
      • 选择 2,得到组合 [1, 2]
      • 选择 3,得到组合 [1, 3]
      • 选择 4,得到组合 [1, 4]
    • 选择 2,递归调用 backtrack(3, [2])
      • 选择 3,得到组合 [2, 3]
      • 选择 4,得到组合 [2, 4]
    • 选择 3,递归调用 backtrack(4, [3])
      • 选择 4,得到组合 [3, 4]
    • 选择 4,递归调用 backtrack(5, [4]),不满足条件,直接返回。
  • 最终结果为 [[1, 2], [1, 3], [1, 4], [2, 3], [2, 4], [3, 4]]
示例 2:

输入:n = 1, k = 1

  • 调用 backtrack(1, []),选择 1,得到组合 [1]
  • 最终结果为 [[1]]

6. 总结

通过回溯法,我们可以高效地生成所有可能的组合。递归函数的设计和剪枝优化是解决问题的关键。

http://www.dtcms.com/a/532477.html

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