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阿里云云服务器官网,石家庄seo推广,wordpress启用silder,wordpress 首页登录注册全排列问题是算法中的经典问题,其目标是将一组数字的所有可能排列组合列举出来。本文将详细解析如何通过深度优先搜索(DFS)和回溯法高效生成全排列,并通过模拟递归过程帮助读者彻底掌握其核心思想。 问题描述 给定一个正整数 n&a…

全排列问题是算法中的经典问题,其目标是将一组数字的所有可能排列组合列举出来。本文将详细解析如何通过深度优先搜索(DFS)回溯法高效生成全排列,并通过模拟递归过程帮助读者彻底掌握其核心思想。


问题描述

给定一个正整数 n,生成数字 1 到 n 的所有排列。例如,当 n = 3 时,输出应为:

1 2 3
1 3 2
2 1 3
2 3 1
3 1 2
3 2 1

算法思路

1. 核心变量

  • path[N]:存储当前生成的排列。

  • dt[N]bool 数组):标记数字是否已被使用(避免重复)。

  • n:排列的长度(如 n=3 表示生成 1,2,3 的全排列)。

2. DFS递归函数

void dfs(int u) {if (u == n) {  // 终止条件:排列已填满print_permutation();  // 输出当前排列return;}for (int i = 0; i < n; i++) {if (!dt[i]) {  // 如果数字i未被使用path[u] = i;  // 选择idt[i] = true;  // 标记为已使用dfs(u + 1);   // 递归填充下一位dt[i] = false; // 回溯:恢复状态}}
}

3. 主函数

int main() {scanf("%d", &n);dfs(0);  // 从第0位开始生成排列return 0;
}

递归过程模拟(以n=2为例)

初始状态

  • n = 2(排列长度为 2,数字为 1, 2,对应内部 0, 1)。

  • path = [?, ?](未初始化)。

  • dt = [false, false](初始均未使用)。


递归调用树

第一层调用:dfs(0)
  • 当前位 u = 0(正在填充 path[0])。

  • 循环 i = 0

    1. dt[0] 为 false,选择数字 0(实际输出为 1)。

    2. 更新状态

      • path = [0, ?]

      • dt = [true, false]

    3. 递归进入 dfs(1)

第二层调用:dfs(1)
  • 当前位 u = 1(正在填充 path[1])。

  • 循环 i = 0

    • dt[0] 为 true,跳过。

  • 循环 i = 1

    1. dt[1] 为 false,选择数字 1(实际输出为 2)。

    2. 更新状态

      • path = [0, 1]

      • dt = [true, true]

    3. 递归进入 dfs(2)

第三层调用:dfs(2)
  • 终止条件u == n2 == 2),打印当前排列:

    • 输出 path[0]+1, path[1]+1 → 1 2

  • 返回上一级(回溯到 dfs(1))。

回溯到 dfs(1)
  • 恢复状态

    • dt[1] = falsedt = [true, false])。

  • 循环结束,返回上一级 dfs(0)

回溯到 dfs(0)
  • 恢复状态

    • dt[0] = falsedt = [false, false])。

  • 继续循环 i = 1

    1. dt[1] 为 false,选择数字 1(实际输出为 2)。

    2. 更新状态

      • path = [1, ?]

      • dt = [false, true]

    3. 递归进入 dfs(1)

第二层调用:dfs(1)
  • 当前位 u = 1

  • 循环 i = 0

    1. dt[0] 为 false,选择数字 0(实际输出为 1)。

    2. 更新状态

      • path = [1, 0]

      • dt = [true, true]

    3. 递归进入 dfs(2)

第三层调用:dfs(2)
  • 打印排列:path[0]+1, path[1]+1 → 2 1

  • 返回上一级(回溯到 dfs(1))。

回溯到 dfs(1)
  • 恢复 dt[0] = falsedt = [false, true])。

  • 循环结束,返回 dfs(0)

回溯到 dfs(0)
  • 恢复 dt[1] = falsedt = [false, false])。

  • 循环结束,程序终止。

最终输出

1 2 
2 1 

关键步骤总结

  1. 递归向下:逐层选择未被使用的数字,更新 path 和 dt

  2. 回溯向上:在每一层递归返回时恢复 dt 的状态,确保其他分支能正确使用数字。

  3. 终止条件:当 path 填满时立即输出结果。


递归树图示

dfs(0)
│
├─ i=0 (选1)
│  ├─ dfs(1)
│  │  ├─ i=1 (选2) → dfs(2) → 输出 [1, 2]
│  │  └─ 回溯:释放2
│  └─ 回溯:释放1
│
└─ i=1 (选2)├─ dfs(1)│  ├─ i=0 (选1) → dfs(2) → 输出 [2, 1]│  └─ 回溯:释放1└─ 回溯:释放2

关键点总结

  1. DFS的作用:递归地尝试所有可能的数字选择,直到填满整个排列。

  2. 回溯的必要性:在递归返回时恢复 dt 数组的状态,确保后续分支能正确选择数字。

  3. 时间复杂度:O(N×N!),因为共有 N! 种排列,每种排列需要 O(N) 时间生成。


优化与扩展

  1. 非递归实现:可以用栈模拟递归,避免递归深度过大(但对小规模 n 影响不大)。

  2. 字典序排列:调整循环顺序,使输出按字典序排列。

  3. 去重排列:如果输入包含重复数字,需额外判断避免重复排列。


完整代码(C语言)

 

       通过DFS和回溯的结合,我们可以高效地生成全排列。理解递归的展开与回溯是掌握该算法的关键。希望本文的逐步解析能帮助你彻底掌握这一经典问题!

http://www.dtcms.com/wzjs/476053.html

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