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2020-10-25 21:16:59 +08:00

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第77题. 组合

题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/combinations/

给定两个整数 n 和 k返回 1 ... n 中所有可能的 k 个数的组合。 示例:

输入: n = 4, k = 2 输出: [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ]

思路

这是回溯法的经典题目。

直觉上当然是使用for循环例如示例中k为2很容易想到 用两个for循环这样就可以输出 和示例中一样的结果。

代码如下:

    int n  = 4;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
            cout << i << " " << j << endl;
        }
    }

输入n = 100, k = 3 那么就三层for循环代码如下

for (int i = 1; i <= n; i++) {
    for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
        for (int u = j + 1; u <=n; n++) {

        }
    }
}

如果n为100k为50呢那就50层for循环是不是开始窒息

那么回溯法就能解决这个问题了。

回溯是用来做选择递归用来做节点层叠嵌套可以理解是随便开K的for循环每一次的递归相当于嵌套一个for循环可以用于解决多层嵌套循环的问题了

回溯问题都可以抽象为一棵树形结构!用树形结构来理解回溯就容易多了

那么我们把组合问题抽象为如下树形结构:

可以看出这个棵树,一开始集合是 1234 从左向右取数,取过的数,不在重复取。

第一次取1集合变为234 因为k为2我们只需要再取一个数就可以了分别取234 得到集合[1,2] [1,3] [1,4],以此类推。

回溯的问题都可以抽象为一个树形结构在求解组合问题的过程中n相当于树的宽度k相当于树的深度

每次从集合中选组元素,可选择的范围随着选择的进行而限缩,调整可选择的范围

如何在这个树上遍历,然后收集到我们要的结果集呢?

用的就是回溯搜索法,可以发现,每次搜索到了叶子节点,我们就找到了一个结果

这份模板,大家可以要记住了,后面做回溯搜索的题目,都离不开这个模板

求组合

掌握了模板之后,我们再来看一下这道求组合的题目。

  • 回溯函数返回值以及参数

在这里要定义两个全局变量,一个用来存放符合条件单一结果,一个用来存放符合条件结果的集合。

代码如下:

vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合
vector<int> path; // 用来存放符合条件结果

其实不定义这两个全局遍历也是可以的,把这两个变量放进回溯函数的参数里,但为了函数里参数太多影响可读性,所以我定义全局变量。

首先两个参数集合n里面取k的数是两个int型的变量。

然后还需要一个参数也为int型变量startIndex这个参数用来记录本层递归的中集合从哪里开始遍历集合就是[1,...,n] )。

为什么要有这个startIndex呢

从下图中红线部分可以看出,在集合[1,2,3,4]取1之后下一层递归就要在[2,3,4]中取数了,那么下一层递归如何知道从[2,3,4]中取数呢靠的就是startIndex。

所以需要startIndex来记录下一层递归搜索的起始位置。

那么整体代码如下:

vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合
vector<int> path; // 用来存放符合条件单一结果
void backtracking(int n, int k, int startIndex) 
  • 回溯函数终止条件

什么时候到达所谓的叶子节点了呢?

就是path这个数组的大小如果达到k说明我们找到了一个集合大小为k的组合了在图中path存的就是根节点到叶子节点的路径。

如图红色部分:

此时用result二维数组把path保存起来并终止本层递归。

所以终止条件代码如下:

if (path.size() == k) {
    result.push_back(path);
    return;
}
  • 回溯搜索的遍历过程

在如下如中我们知道for循环用来横向遍历递归的过程是纵向遍历。

如此我们才遍历完图中的这棵树。

那么for循环每次就是从startIndex开始遍历然后用path保存每次遍历到的节点。

代码如下:

for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
    path.push_back(i); // 处理节点 
    backtracking(n, k, i + 1); // 注意下一层搜索要从i+1开始
    path.pop_back(); // 回溯,撤销处理的节点
}

关键地方都讲完了组合问题C++完整代码如下:

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合
    vector<int> path; // 用来存放符合条件结果
    void backtracking(int n, int k, int startIndex) {
        if (path.size() == k) {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
            path.push_back(i); // 处理节点 
            backtracking(n, k, i + 1);
            path.pop_back(); // 回溯,撤销处理的节点
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
        result.clear();  // 可以不写
        path.clear(); // 可以不写
        backtracking(n, k, 1);
        return result;
    }
};

剪枝优化

在遍历的过程中如下代码

for (int i = startIndex; i <= n; i++) 

这个遍历的范围是可以剪枝优化的,怎么优化呢?

来举一个例子n = 4 k = 4的话那么从2开始的遍历都没有意义了。

已经选择的元素个数path.size();

要选择的元素个数 : k - path.size();

在集合n中开始选择的起始位置 : n - (k - path.size());

因为起始位置是从1开始的而且代码里是n <= 起始位置,所以 集合n中开始选择的起始位置 : n - (k - path.size()) + 1;

所以优化之后是:

for (int i = startIndex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++)

优化后整体代码如下:

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合
    vector<int> path; // 用来存放符合条件结果
    void backtracking(int n, int k, int startIndex) {
        if (path.size() == k) {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for (int i = startIndex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++) {
            path.push_back(i); // 处理节点 
            backtracking(n, k, i + 1);
            path.pop_back(); // 回溯,撤销处理的节点
        }
    }
public:

    vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
        backtracking(n, k, 1);
        return result;
    }
};