代码随想录算法训练营第二十九天| 491. 非递减子序列、46. 全排列、47. 全排列 II

本文主要是介绍代码随想录算法训练营第二十九天| 491. 非递减子序列、46. 全排列、47. 全排列 II,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

[LeetCode] 491. 非递减子序列

[LeetCode] 491. 非递减子序列 文章解释

[LeetCode] 491. 非递减子序列 视频解释

题目:

给你一个整数数组 nums ,找出并返回所有该数组中不同的递增子序列,递增子序列中 至少有两个元素 。你可以按 任意顺序 返回答案。

数组中可能含有重复元素,如出现两个整数相等,也可以视作递增序列的一种特殊情况。

示例 1:

输入:nums = [4,6,7,7]
输出:[[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6,7,7],[7,7]]

示例 2:

输入:nums = [4,4,3,2,1]
输出:[[4,4]]

提示:

  • 1 <= nums.length <= 15
  • -100 <= nums[i] <= 100

[LeetCode] 491. 非递减子序列

自己看到题目的第一想法

    和切割问题是一样的, 需要遍历所有可能的组合, 然后判断每个组合是否符合要求.

    重复了怎么办呢? 和之前一样, 如果当前的元素和前一个相同, 则跳过当前元素?

    这样判断是不对的, 因为元素并没有排序.

看完代码随想录之后的想法

    对于每一层的递归, 在单层递归逻辑的 for 循环之前, 创建一个 Set , 该 Set 记录所有出现过的数字. 这样的话就可以知道当前数字和数字之后的元素组成的组合, 是不是已经处理过了.

    妙啊! 又 get 到一个新的去重技巧.

class Solution {private List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();private List<Integer> path = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> findSubsequences(int[] nums) {backTracking(nums, 0);return result;}private void backTracking(int[] nums, int startIndex) {Set<Integer> used = new HashSet<>();for (int i = startIndex; i < nums.length; i++) {if (used.contains(nums[i])) {continue;}if (!path.isEmpty() && nums[i] < path.get(path.size() - 1)) {continue;}path.add(nums[i]);used.add(nums[i]);if (path.size() > 1) {result.add(new ArrayList<>(path));}backTracking(nums, i + 1);path.remove(path.size() - 1);}}
}
class Solution {private List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();private List<Integer> path = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> findSubsequences(int[] nums) {backTracking(nums, 0);return result;}private void backTracking(int[] nums, int startIndex) {boolean[] used = new boolean[201];// 去重优化, Set 的操作会更耗时一些for (int i = startIndex; i < nums.length; i++) {if (used[nums[i] + 100]) {continue;}if (!path.isEmpty() && nums[i] < path.get(path.size() - 1)) {continue;}path.add(nums[i]);used[nums[i] + 100] = true;if (path.size() > 1) {result.add(new ArrayList<>(path));}backTracking(nums, i + 1);path.remove(path.size() - 1);}}
}

自己实现过程中遇到哪些困难

    对于去重的逻辑一致没想明白自己哪里错了, 因为 LeetCode 的提交结果上无法复制出完整的运行结果和预期结果.

    使用提交结果页面右上角的 “添加到测试用例” 按钮, 将测试用例添加到本地后, 运行测试用例后, 在本地运行的结果框的右上角有一个 “diff” 按钮. 点击后可以看到完整的数据.

    同时, 系统自带的记事本没办法成功的搜索... 复制到 sublimme text 之后才发现, 像 “1, 2, 7, 5, 1, 1, 1” 这样的序列, 1 的 部分会重复计算多次.

[LeetCode] 46. 全排列

[LeetCode] 46. 全排列 文章解释

[LeetCode] 46. 全排列 视频解释

题目:

给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。

示例 1:

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]]

示例 2:

输入:nums = [0,1]
输出:[[0,1],[1,0]]

示例 3:

输入:nums = [1]
输出:[[1]]

提示:

  • 1 <= nums.length <= 6
  • -10 <= nums[i] <= 10
  • nums 中的所有整数 互不相同

[LeetCode] 46. 全排列

自己看到题目的第一想法

    画个树图~

    咦, 每个用过的元素都要被剔除, 但是不能用 startIndex 该怎么办呢?

    卡哥的 used 数组大法能用吗?

    bingo!!! 如此顺畅的逻辑...

    毕竟是基础题... 有那么一丝的不会才是可耻的好吗.

看完代码随想录之后的想法

    基本差不多的逻辑, 这一题算是基础中的基础, 比较简单.

class Solution {private List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();private List<Integer> path = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {backTracking(nums, new boolean[nums.length]);return result;}private void backTracking(int[] nums, boolean[] used) {for (int i = 0; i < nums.length; i++) {if (used[i]) {// 数组去重效率高一些continue;}path.add(nums[i]);used[i] = true;if (path.size() == nums.length) {result.add(new ArrayList<>(path));} else {backTracking(nums, used);}path.remove(path.size() - 1);used[i] = false;}}
}
class Solution {private List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();private List<Integer> path = new ArrayList<>();private Set<Integer> used = new HashSet<>();public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {backTracking(nums);return result;}private void backTracking(int[] nums) {for (int i = 0; i < nums.length; i++) {if (used.contains(nums[i])) {continue;}path.add(nums[i]);used.add(nums[i]);if (path.size() == nums.length) {result.add(new ArrayList<>(path));} else {backTracking(nums);}used.remove(nums[i]);path.remove(path.size() - 1);}}
}

自己实现过程中遇到哪些困难

[LeetCode] 47. 全排列 II

[LeetCode] 47. 全排列 II 文章解释

[LeetCode] 47. 全排列 II 视频解释

题目:

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

[LeetCode] 47. 全排列 II

自己看到题目的第一想法

    排列的去重版. 使用前后元素一致则忽略后一个元素的办法可行.

看完代码随想录之后的想法

    需要用 int[] used 或者 Set<Integer> used 来排除已经使用的元素.

    使用 int[] used 还可以同时用来去重. 妙啊妙!

class Solution {private List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();private List<Integer> path = new ArrayList<>();public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {Arrays.sort(nums);backTracking(nums, 0, new boolean[nums.length]);return result;}private void backTracking(int[] nums, int startIndex, boolean[] used) {if (path.size() == nums.length) {result.add(new ArrayList<>(path));return;}for (int i = 0; i < nums.length; i++) {// 因为 i 是从 0 开始的, 因此必须知道前一个元素是否正在使用, 正在使用说明是树层去重, 否则是树叶去重.// 两者都能通过, 但是树叶去重效率低很多, 因为需要遍历更多的叶子结点才能完成去重.if (used[i] || (i > 0 && nums[i - 1] == nums[i] && !used[i - 1])) {continue;}path.add(nums[i]);used[i] = true;backTracking(nums, i + 1, used);path.remove(path.size() - 1);used[i] = false;}}
}

自己实现过程中遇到哪些困难

这篇关于代码随想录算法训练营第二十九天| 491. 非递减子序列、46. 全排列、47. 全排列 II的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1034377

相关文章

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

Python实现MQTT通信的示例代码

《Python实现MQTT通信的示例代码》本文主要介绍了Python实现MQTT通信的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 安装paho-mqtt库‌2. 搭建MQTT代理服务器(Broker)‌‌3. pytho

Spring的RedisTemplate的json反序列泛型丢失问题解决

《Spring的RedisTemplate的json反序列泛型丢失问题解决》本文主要介绍了SpringRedisTemplate中使用JSON序列化时泛型信息丢失的问题及其提出三种解决方案,可以根据性... 目录背景解决方案方案一方案二方案三总结背景在使用RedisTemplate操作redis时我们针对

MySQL进行数据库审计的详细步骤和示例代码

《MySQL进行数据库审计的详细步骤和示例代码》数据库审计通过触发器、内置功能及第三方工具记录和监控数据库活动,确保安全、完整与合规,Java代码实现自动化日志记录,整合分析系统提升监控效率,本文给大... 目录一、数据库审计的基本概念二、使用触发器进行数据库审计1. 创建审计表2. 创建触发器三、Java

Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧

《Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧》本文解析了雪花算法的原理、Java实现及生产实践,涵盖ID结构、位运算技巧、时钟回拨处理、WorkerId分配等关键点,并探讨了百度UidGen... 目录一、雪花算法核心原理1.1 算法起源1.2 ID结构详解1.3 核心特性二、Java实现解析2.

Java中调用数据库存储过程的示例代码

《Java中调用数据库存储过程的示例代码》本文介绍Java通过JDBC调用数据库存储过程的方法,涵盖参数类型、执行步骤及数据库差异,需注意异常处理与资源管理,以优化性能并实现复杂业务逻辑,感兴趣的朋友... 目录一、存储过程概述二、Java调用存储过程的基本javascript步骤三、Java调用存储过程示

Visual Studio 2022 编译C++20代码的图文步骤

《VisualStudio2022编译C++20代码的图文步骤》在VisualStudio中启用C++20import功能,需设置语言标准为ISOC++20,开启扫描源查找模块依赖及实验性标... 默认创建Visual Studio桌面控制台项目代码包含C++20的import方法。右键项目的属性:

MySQL数据库的内嵌函数和联合查询实例代码

《MySQL数据库的内嵌函数和联合查询实例代码》联合查询是一种将多个查询结果组合在一起的方法,通常使用UNION、UNIONALL、INTERSECT和EXCEPT关键字,下面:本文主要介绍MyS... 目录一.数据库的内嵌函数1.1聚合函数COUNT([DISTINCT] expr)SUM([DISTIN

Java实现自定义table宽高的示例代码

《Java实现自定义table宽高的示例代码》在桌面应用、管理系统乃至报表工具中,表格(JTable)作为最常用的数据展示组件,不仅承载对数据的增删改查,还需要配合布局与视觉需求,而JavaSwing... 目录一、项目背景详细介绍二、项目需求详细介绍三、相关技术详细介绍四、实现思路详细介绍五、完整实现代码

Go语言代码格式化的技巧分享

《Go语言代码格式化的技巧分享》在Go语言的开发过程中,代码格式化是一个看似细微却至关重要的环节,良好的代码格式化不仅能提升代码的可读性,还能促进团队协作,减少因代码风格差异引发的问题,Go在代码格式... 目录一、Go 语言代码格式化的重要性二、Go 语言代码格式化工具:gofmt 与 go fmt(一)