「leetcode」47.全排列 II回溯算法详细图解!

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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!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。

回溯算法:求组合总和(三)回溯算法:求子集问题(二)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:

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

回溯算法:排列问题!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)回溯算法:求子集问题(二)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:

树枝上去重(used[i - 1] == true)的树型结构如下:

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!!

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