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LeetCode47

目录

• 题目描述
• 示例
• 思路分析
• 代码段
• 代码逐行讲解
• 复杂度分析
• 总结的知识点
• 整合
• 总结

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题目描述

给定一个可包含重复数字的整数数组 nums，按任意顺序返回所有不重复的全排列。

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示例

示例 1

输入:

nums = [1, 1, 2]

输出:

[[1, 1, 2],[1, 2, 1],[2, 1, 1]
]

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示例 2

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]
]

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思路分析

问题核心

我们需要找到数组中所有不重复的全排列。由于数组可能包含重复数字，因此需要避免生成重复的排列。

思路拆解

1. 排序：
   • 将数组排序，使相同的数字相邻，方便后续去重。
2. 深度优先搜索（DFS）：
   • 使用 DFS 遍历所有可能的排列。
3. 剪枝：
   • 在 DFS 过程中，如果当前数字与前一个数字相同，并且前一个数字未被使用，则跳过当前数字，避免重复排列。
4. 回溯：
   • 在 DFS 过程中，使用 visited 数组标记已使用的数字，并在回溯时取消标记。

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代码段

class Solution {public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {Arrays.sort(nums); List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();dfs(nums, new boolean[nums.length], new LinkedList<>(), res); return res;}private static void dfs(int[] nums, boolean[] visited, LinkedList<Integer> stack, List<List<Integer>> res) {if (stack.size() == nums.length) { res.add(new ArrayList<>(stack));return;}for (int i = 0; i < nums.length; i++) {if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !visited[i - 1]) {continue;}if (!visited[i]) { stack.push(nums[i]); visited[i] = true; dfs(nums, visited, stack, res); visited[i] = false; stack.pop();}}}
}

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代码逐行讲解

1. 排序

Arrays.sort(nums);

• 将数组排序，使相同的数字相邻，方便后续去重。

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2. 初始化结果列表

List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();

• res 用于存储所有不重复的排列。

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3. 调用 DFS

dfs(nums, new boolean[nums.length], new LinkedList<>(), res);

• 调用 DFS 函数，传入数组 nums、visited 数组（用于标记已使用的数字）、stack（用于存储当前排列）和结果列表 res。

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4. DFS 函数

private static void dfs(int[] nums, boolean[] visited, LinkedList<Integer> stack, List<List<Integer>> res) {

• DFS 函数的定义，用于递归生成排列。

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5. 找到一个排列

if (stack.size() == nums.length) {res.add(new ArrayList<>(stack));return;
}

• 如果当前排列的长度等于数组长度，说明找到一个完整的排列，将其加入结果列表。

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6. 遍历数组

for (int i = 0; i < nums.length; i++) {

• 遍历数组中的每个数字，尝试将其加入当前排列。

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7. 剪枝：避免重复排列

if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !visited[i - 1]) {continue;
}

• 如果当前数字与前一个数字相同，并且前一个数字未被使用，则跳过当前数字，避免重复排列。

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8. 加入当前数字

if (!visited[i]) {stack.push(nums[i]);visited[i] = true;

• 如果当前数字未被使用，将其加入当前排列，并标记为已使用。

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9. 递归

dfs(nums, visited, stack, res);

• 递归调用 DFS，继续生成下一个数字的排列。

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10. 回溯

visited[i] = false;
stack.pop();

• 回溯时取消当前数字的标记，并将其从当前排列中移除。

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复杂度分析

时间复杂度

• 全排列的数量为 O(n!)，其中 n 是数组的长度。
• 每次生成一个排列需要 O(n) 的时间。
• 因此，总时间复杂度为 O(n * n!)。

空间复杂度

• 需要存储所有排列，空间复杂度为 O(n * n!)。
• 递归栈的深度为 n，因此额外空间复杂度为 O(n)。

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总结的知识点

1. 排序

• 使用 Arrays.sort 对数组进行排序，方便后续去重。

2. 深度优先搜索（DFS）

• 使用 DFS 遍历所有可能的排列。

3. 剪枝

• 在 DFS 过程中，通过条件判断避免生成重复的排列。

4. 回溯

• 在 DFS 过程中，使用 visited 数组标记已使用的数字，并在回溯时取消标记。

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整合

class Solution {public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {Arrays.sort(nums); // 排序List<List<Integer>> res = new ArrayList<>(); // 结果列表dfs(nums, new boolean[nums.length], new LinkedList<>(), res); // DFSreturn res;}private static void dfs(int[] nums, boolean[] visited, LinkedList<Integer> stack, List<List<Integer>> res) {if (stack.size() == nums.length) { // 找到一个排列res.add(new ArrayList<>(stack));return;}// 遍历 nums 数组for (int i = 0; i < nums.length; i++) {// 剪枝：避免重复排列if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !visited[i - 1]) {continue;}if (!visited[i]) { // 如果当前数字未被使用stack.push(nums[i]); // 加入当前排列visited[i] = true; // 标记为已使用dfs(nums, visited, stack, res); // 递归visited[i] = false; // 回溯stack.pop(); // 移除当前数字}}}
}

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总结

这段代码通过排序、DFS 和剪枝，能够高效地生成所有不重复的全排列。