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leetcode-master/problems/0047.全排列II.md
2021-05-11 10:30:46 +08:00

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</p>
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# 排列问题(二)
## 47.全排列 II
题目链接https://leetcode-cn.com/problems/permutations-ii/
给定一个可包含重复数字的序列 nums ,按任意顺序 返回所有不重复的全排列。
示例 1
输入nums = [1,1,2]
输出:
[[1,1,2],
[1,2,1],
[2,1,1]]
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]]
提示:
* 1 <= nums.length <= 8
* -10 <= nums[i] <= 10
## 思路
这道题目和[回溯算法:排列问题!](https://mp.weixin.qq.com/s/SCOjeMX1t41wcvJq49GhMw)的区别在与**给定一个可包含重复数字的序列**,要返回**所有不重复的全排列**。
这里又涉及到去重了。
在[回溯算法:求组合总和(三)](https://mp.weixin.qq.com/s/_1zPYk70NvHsdY8UWVGXmQ) 、[回溯算法:求子集问题(二)](https://mp.weixin.qq.com/s/WJ4JNDRJgsW3eUN72Hh3uQ)我们分别详细讲解了组合问题和子集问题如何去重。
那么排列问题其实也是一样的套路。
**还要强调的是去重一定要对元素经行排序,这样我们才方便通过相邻的节点来判断是否重复使用了**
我以示例中的 [1,1,2]为例 (为了方便举例,已经排序)抽象为一棵树,去重过程如图:
![47.全排列II1](https://img-blog.csdnimg.cn/20201124201331223.png)
图中我们对同一树层前一位也就是nums[i-1])如果使用过,那么就进行去重。
**一般来说:组合问题和排列问题是在树形结构的叶子节点上收集结果,而子集问题就是取树上所有节点的结果**
在[回溯算法:排列问题!](https://mp.weixin.qq.com/s/SCOjeMX1t41wcvJq49GhMw)中已经详解讲解了排列问题的写法,在[回溯算法:求组合总和(三)](https://mp.weixin.qq.com/s/_1zPYk70NvHsdY8UWVGXmQ) 、[回溯算法:求子集问题(二)](https://mp.weixin.qq.com/s/WJ4JNDRJgsW3eUN72Hh3uQ)中详细讲解的去重的写法,所以这次我就不用回溯三部曲分析了,直接给出代码,如下:
## C++代码
```
class Solution {
private:
vector<vector<int>> result;
vector<int> path;
void backtracking (vector<int>& nums, vector<bool>& used) {
// 此时说明找到了一组
if (path.size() == nums.size()) {
result.push_back(path);
return;
}
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
// used[i - 1] == true说明同一树支nums[i - 1]使用过
// used[i - 1] == false说明同一树层nums[i - 1]使用过
// 如果同一树层nums[i - 1]使用过则直接跳过
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) {
continue;
}
if (used[i] == false) {
used[i] = true;
path.push_back(nums[i]);
backtracking(nums, used);
path.pop_back();
used[i] = false;
}
}
}
public:
vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {
result.clear();
path.clear();
sort(nums.begin(), nums.end()); // 排序
vector<bool> used(nums.size(), false);
backtracking(nums, vec, used);
return result;
}
};
```
## 拓展
大家发现,去重最为关键的代码为:
```
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) {
continue;
}
```
**如果改成 `used[i - 1] == true` 也是正确的!**,去重代码如下:
```
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == true) {
continue;
}
```
这是为什么呢,就是上面我刚说的,如果要对树层中前一位去重,就用`used[i - 1] == false`,如果要对树枝前一位去重用`used[i - 1] == true`
**对于排列问题,树层上去重和树枝上去重,都是可以的,但是树层上去重效率更高!**
这么说是不是有点抽象?
来来来,我就用输入: [1,1,1] 来举一个例子。
树层上去重(used[i - 1] == false),的树形结构如下:
![47.全排列II2](https://img-blog.csdnimg.cn/20201124201406192.png)
树枝上去重used[i - 1] == true的树型结构如下
![47.全排列II3](https://img-blog.csdnimg.cn/20201124201431571.png)
大家应该很清晰的看到,树层上对前一位去重非常彻底,效率很高,树枝上对前一位去重虽然最后可以得到答案,但是做了很多无用搜索。
## 总结
这道题其实还是用了我们之前讲过的去重思路,但有意思的是,去重的代码中,这么写:
```
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) {
continue;
}
```
和这么写:
```
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == true) {
continue;
}
```
都是可以的,这也是很多同学做这道题目困惑的地方,知道`used[i - 1] == false`也行而`used[i - 1] == true`也行,但是就想不明白为啥。
所以我通过举[1,1,1]的例子,把这两个去重的逻辑分别抽象成树形结构,大家可以一目了然:为什么两种写法都可以以及哪一种效率更高!
是不是豁然开朗了!!
## 其他语言版本
java:
```java
class Solution {
//存放结果
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
//暂存结果
List<Integer> path = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
boolean[] used = new boolean[nums.length];
Arrays.fill(used, false);
Arrays.sort(nums);
backTrack(nums, used);
return result;
}
private void backTrack(int[] nums, boolean[] used) {
if (path.size() == nums.length) {
result.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
// used[i - 1] == true说明同⼀树⽀nums[i - 1]使⽤过
// used[i - 1] == false说明同⼀树层nums[i - 1]使⽤过
// 如果同⼀树层nums[i - 1]使⽤过则直接跳过
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) {
continue;
}
//如果同⼀树⽀nums[i]没使⽤过开始处理
if (used[i] == false) {
used[i] = true;//标记同⼀树⽀nums[i]使⽤过,防止同一树支重复使用
path.add(nums[i]);
backTrack(nums, used);
path.remove(path.size() - 1);//回溯说明同⼀树层nums[i]使⽤过,防止下一树层重复
used[i] = false;//回溯
}
}
}
}
```
python
```python
class Solution:
def permuteUnique(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
# res用来存放结果
if not nums: return []
res = []
used = [0] * len(nums)
def backtracking(nums, used, path):
# 终止条件
if len(path) == len(nums):
res.append(path.copy())
return
for i in range(len(nums)):
if not used[i]:
if i>0 and nums[i] == nums[i-1] and not used[i-1]:
continue
used[i] = 1
path.append(nums[i])
backtracking(nums, used, path)
path.pop()
used[i] = 0
# 记得给nums排序
backtracking(sorted(nums),used,[])
return res
```
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* 作者微信:[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
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