C++回溯算法中子集问题分析探讨
作者:清风何渡
回溯法是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标。但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为回溯点
一、子集
子集问题与其它问题最大的不同就是:每次递归,不止考虑叶子节点,而是考虑所有节点!
体现在代码上,就是每次递归都先result.push_back(path);
class Solution { private: vector<int> path; vector<vector<int>> result; void backtracking(vector<int>& nums,int index){ result.push_back(path); if(index>=nums.size()) return; for(int i=index;i<nums.size();i++){ path.push_back(nums[i]); backtracking(nums,i+1); path.pop_back(); } } public: vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) { backtracking(nums,0); return result; } };
二、子集II
本题与上题唯一的区别在于:输入样例有重复数字,但又要求结果不能重复
本题与组合总和II是一个套路,即:横向遍历不可重复,纵向遍历可重复
体现在代码上,就是if(i>index&&nums[i]==nums[i-1]) continue;
class Solution { private: vector<int> path; vector<vector<int>> result; void backtracking(vector<int>& nums,int index){ result.push_back(path); if(index>=nums.size()) return; for(int i=index;i<nums.size();i++){ if(i>index&&nums[i]==nums[i-1]) continue; path.push_back(nums[i]); backtracking(nums,i+1); path.pop_back(); } } public: vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) { sort(nums.begin(),nums.end()); backtracking(nums,0); return result; } };
三、递增子序列
这题严格来说并不是子集问题,但是有一点希望和子集II对比一下,就是同一层元素不能重复的问题,这一题因为元素不能排序,所以在判断元素是否重复的问题上,并不能采用类似于上一题的if(i>index&&nums[i]==nums[i-1]) continue;方法,而是应该开辟一个used数组记录每一层元素是否已出现过,其实上一题也能用这种方法,不过上一题没这个必要
还要注意used数组开辟的位置是在backtracking函数内部,意思很明显:used数组只管记录本层元素,至于下一层元素,则要开辟新的ued数组来记录
class Solution { private: vector<int> path; vector<vector<int>> result; void backtracking(vector<int>& nums,int index){ if(path.size()>1){ result.push_back(path); if(index==nums.size()) return; } int used[201]={0};//记录本层元素是否重复使用,新的一层都会重新定义 for(int i=index;i<nums.size();i++){ if(used[nums[i]+100]==1||(!path.empty()&&nums[i]<path.back())) continue; used[nums[i]+100]=1; path.push_back(nums[i]); backtracking(nums,i+1); path.pop_back(); } } public: vector<vector<int>> findSubsequences(vector<int>& nums) { backtracking(nums,0); return result; } };
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