力扣日记1.21-【回溯算法篇】77. 组合

本文主要是介绍力扣日记1.21-【回溯算法篇】77. 组合，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！

力扣日记：【回溯算法篇】77. 组合

日期：2023.1.21
参考：代码随想录、力扣
终于结束二叉树了！听说回溯篇也是个大头，不知道这一篇得持续多久了……

77. 组合

题目描述

难度：中等

给定两个整数 n 和 k，返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。

你可以按任何顺序返回答案。

示例 1：

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

示例 2：

输入：n = 1, k = 1
输出：[[1]]

提示：

1 <= n <= 20
1 <= k <= n

题解

class Solution {
#define SOLUTION 2
public:
#if SOLUTION == 1// 定义两个全局变量vector<vector<int>> result; // 存放结果集vector<int> path;   // 存放当前组合// 转换为树结构，树的宽度为当前集合长度(用for循环横向遍历)，树的深度为递归层数(组合个数k)vector<vector<int>> combine(int n, int k) {backtracking(n, k, 1);return result;}// 回溯三部曲// 1. 返回值为void，参数为原参数n、k以及表示当前集合开始遍历的起始位置void backtracking(int n, int k, int startindex) {// 2. 终止条件if (path.size() == k) { // 当前组合(大小)已满足条件// 存放结果result.push_back(path);return;}// 3. 回溯逻辑// for 循环横向遍历当前集合for (int i = startindex; i <= n; i++) { // index:[1, n]// 处理节点path.push_back(i);// 递归backtracking(n, k, i+1);    // 下一次从i+1开始遍历// 回溯，撤销处理节点path.pop_back();}}
#elif SOLUTION == 2 // 考虑剪枝优化// 剪枝优化主要体现在 for 循环横向遍历处// 如果剩余可遍历(取值)的元素数量不足以达到组合长度，则没有必要遍历// 即当前路径长度 path.size() + x >= k, 其中x为剩余可遍历的元素个数 x = n - startindex + 1(加1因为是左闭)// 所以startindex(即for中的i) 需 <= path.size() + n + 1 - k// 定义两个全局变量vector<vector<int>> result; // 存放结果集vector<int> path;   // 存放当前组合// 转换为树结构，树的宽度为当前集合长度(用for循环横向遍历)，树的深度为递归层数(组合个数k)vector<vector<int>> combine(int n, int k) {backtracking(n, k, 1);return result;}// 回溯三部曲// 1. 返回值为void，参数为原参数n、k以及表示当前集合开始遍历的起始位置void backtracking(int n, int k, int startindex) {// 2. 终止条件if (path.size() == k) { // 当前组合(大小)已满足条件// 存放结果result.push_back(path);return;}// 3. 回溯逻辑// for 循环横向遍历当前集合for (int i = startindex; i <= path.size() + n + 1 - k; i++) { // 剪枝优化// 处理节点path.push_back(i);// 递归backtracking(n, k, i+1);    // 下一次从i+1开始遍历// 回溯，撤销处理节点path.pop_back();}}
#endif
};

复杂度

时间复杂度：
空间复杂度：

思路总结

回溯算法理论基础

回溯算法模板框架：

void backtracking(参数) {if (终止条件) {存放结果;return;}for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {处理节点;backtracking(路径，选择列表); // 递归回溯，撤销处理结果}
}

将组合问题抽象为树形结构（N叉树）：

每个框即为每层递归的for循环，取值即为处理节点，最下面即为达到组合长度（终止条件）后存放结果
回溯法三部曲：
- 递归函数的返回值以及参数：
  - 为了简化参数，分别为存放整体结果集和单一组合定义两个全局变量，result和path；
  - 返回值一定为void，传递参数除了原始参数n和k，还要加一个startindex，用来记录本层递归的中，集合从哪里开始遍历
- 终止条件：当前组合(大小)已满足条件
  - 此时将组合保存进结果集
- 单层搜索的过程：
  - for 循环横向遍历当前集合（从startindex开始遍历）：
    - 首先处理节点（即将当前值放入path）
    - 接着进行递归（起始位置要+1）
    - 再是回溯（即撤销处理节点，将值弹出）
关于剪枝优化：
- 剪枝优化主要体现在 for 循环横向遍历处：
  - 如果剩余可遍历(取值)的元素数量不足以达到组合长度，则没有必要继续遍历
  - 即当前路径长度 path.size() + x >= k, 其中x为剩余可遍历的元素个数 x = n - startindex + 1(加1因为是左闭)
  - 所以startindex(即for中的i) 需 <= path.size() + n + 1 - k
- 对于原来的不剪枝的情况，会在遍历到叶子节点（即for循环遍历完后）结束当前层递归，但由于未达到组合长度，所以在递归中不会添加到结果集。