Leetcode 47 全排列 II

发布时间:2023年12月17日

题意理解

? ? ? ? 首先理解全排列是什么?全排列:使用集合中所有元素按照不同元素进行排列,将所有的排列结果的集合称为全排列。

? ? ? ? 这里的全排列难度升级了,问题在于集合中的元素是可以重复的。

? ? ? ? 问题:相同的元素会导致排列重复,需要对结果进行去重操作。

? ? ? ? 难点:如何去重?

解题思路

? ? ? ? 排列可以用回溯方法来进行解决。可以将其解决方案抽象为一棵树结构。

????????我们可以发现:

? ? ? ? ? ? ? ? 当前枝当前层,选择到重复的元素时,后出现两个相同的树枝结构,造成相同的相同的重复的结果,所以去重应该剪枝:当前枝当前层重复元素的选择。——树层去重。

? ? ? ? 为了实现树层去重:我们维护一个used[]数组来记录元素的访问状态

? ? ? ? used数组的作用:????????

? ? ? ? ? ? ? ? 保证所有元素只是用一次。

? ? ? ? ? ? ? ? 来辅助树层去重操作。

1.暴力回溯+剪枝优化

回溯解决问题的三个关键步骤:

? ? ? ? 确定返回值和参数列表

? ? ? ? 确定终止条件

? ? ? ? 确定单层递归逻辑:1.保证元素只用一次? 2.树层剪枝,防止重复值造成结果重复。

List<List<Integer>> result=new ArrayList<>();
    LinkedList<Integer> path=new LinkedList<>();
    boolean[] used=null;
    public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        used=new boolean[nums.length];//初始化默认值false
        backtracking(nums);
        return  result;
    }

    public void backtracking(int[] nums){
        //确定终止条件
        if(path.size()== nums.length){
            result.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }
        //单层递归逻辑
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            if(used[i]==true) continue;//该元素用过
            if(i>0&&nums[i]==nums[i-1]&&used[i-1]==false) continue;//同枝同层剪枝
            path.add(nums[i]);
            used[i]=true;
            backtracking(nums);
            path.removeLast();
            used[i]=false;
        }

    }

2.分析

时间复杂度:O(n×n!)

空间复杂度:O(n)

文章来源:https://blog.csdn.net/lt_BeiMo/article/details/134978960
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