LeetCode刷题--- 全排列

news2024/7/6 19:47:24

个人主页:元清加油_【C++】,【C语言】,【数据结构与算法】-CSDN博客

个人专栏

力扣递归算法题       【  http://t.csdnimg.cn/yUl2I   】
【C++】                  【  http://t.csdnimg.cn/6AbpV 】
数据结构与算法       【  http://t.csdnimg.cn/hKh2l  】


前言:这个专栏主要讲述递归递归、搜索与回溯算法,所以下面题目主要也是这些算法做的  

我讲述题目会把讲解部分分为3个部分:
1、题目解析

2、算法原理思路讲解

3、代码实现


 全排列

题目链接:全排列

 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

解法

题目解析

题目意思很简单,给我们一个数组,返回其 所有可能的全排列 

例如

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]]


算法原理思路讲解    

典型的回溯题⽬,我们需要在每⼀个位置上考虑所有的可能情况并且不能出现重复。通过深度优先搜索的⽅式,不断地枚举每个数在当前位置的可能性,并回溯到上⼀个状态,直到枚举完所有可能性,得到正确的结果。每个数是否可以放⼊当前位置,只需要判断这个数在之前是否出现即可
我们在做这类题目的时候,大概可以分为三个步骤
  1. 画出决策树(越详细越好)
  2. 设计代码
    1. 设计全局变量
    2. 设计递归函数
  3. 细节问题:回溯、剪枝、递归出口等问题(但是不是每个题都要)

 大家现在不懂也没关系,后面我会举例子,大家先知道有这三个步骤


一、画出决策树

决策树大概可以画成这样,首先在在 1,2,3 中选出一个,再继续向下选择

决策树就是我们后面设计函数的思路


二、设计代码

(1)全局变量

根据决策树的思路,首先我们要有一个二维数组存放排列的数(ret),我们还需要一个路径变量(path)用来存放每个被选出来的数,最后我们还需要一个变量(check)用来判断这个数是否被选过了。


vector<vector<int>> ret;
vector<int> path;
bool check[10] = { false };

(2)设计递归函数


void dfs(vector<int>& nums);

三、细节问题:回溯、剪枝、递归出口 

回溯:我们只用再递归后,把 path 中数字删除,并在 check 中恢复成未被使用即可

递归出口 :我们只用判断 path.size() == nums.size() ,如果相等,将 path 存入 ret 后,返回即可

现在思路就讲完了,大家可以自己做一做了


代码实现

  • 时间复杂度:O(n×n!),其中 n 为序列的长度
  • 空间复杂度:O(n),其中 n 为序列的长度。除答案数组以外,递归函数在递归过程中需要为每一层递归函数分配栈空间,所以这里需要额外的空间且该空间取决于递归的深度,这里可知递归调用深度为 O(n)
class Solution 
{
public:
    vector<vector<int>> ret;
    vector<int> path;
    bool check[10] = { false };

    void dfs(vector<int>& nums)
    {

	    if (path.size() == nums.size())
	    {
		    ret.push_back(path);
		    return;
	    }
	    for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
	    {
		    if (!check[i])
		    {
			    check[i] = true;
			    path.push_back(nums[i]);
                dfs(nums);
                path.pop_back();   // 回溯
                check[i] = false;  // 回溯
            }
        }
    }

    vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) 
    {
        dfs(nums);
        return ret;
    }
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1314682.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

hadoop3.3.4安装及启动

1.虚拟机的安装 此处我选择的是VMware,激活码可以百度搜索&#xff0c;安装过程比较缓慢&#xff0c;需要耐心等待 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2.创建新的虚拟机…

虚幻学习笔记17—C++委托(单播)

一、前言 相比“代理”这个名词我更喜欢叫“委托”&#xff0c;虚幻的委托分为三类&#xff0c;分别为单播、多播和动态多播。单播顾名思义就是一次只能绑定一个函数的委托&#xff0c;多播能一次性绑定多个&#xff0c;动态多播即可以在蓝图中进行动态的绑定且可以绑定多个。 …

YOLOv8改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided(涨点幅度)

一、本文介绍 本文给大家带来的是改进机制是一种替换Conv的模块Context Guided Block (CG block) &#xff0c;其是在CGNet论文中提出的一种模块&#xff0c;其基本原理是模拟人类视觉系统依赖上下文信息来理解场景。CG block 用于捕获局部特征、周围上下文和全局上下文&#…

Leetcode—2413.最小偶倍数【简单】

2023每日刷题&#xff08;六十&#xff09; Leetcode—2413.最小偶倍数 class Solution { public:int smallestEvenMultiple(int n) {return (n % 2 1) * n;} };运行结果 之后我会持续更新&#xff0c;如果喜欢我的文章&#xff0c;请记得一键三连哦&#xff0c;点赞关注收藏…

新手HTML和CSS的常见知识点

​​​​ 目录 1.HTML标题标签&#xff08;到&#xff09;用于定义网页中的标题&#xff0c;并按照重要性递减排列。例如&#xff1a; 2.HTML段落标签&#xff08;&#xff09;用于定义网页中的段落。例如&#xff1a; 3.HTML链接标签&#xff08;&#xff09;用于创建链接…

小区生活污水处理需要哪些设备和工艺

在小区生活中&#xff0c;污水处理是一个非常重要的环节&#xff0c;它关乎到环境的保护和居民的生活质量。因此&#xff0c;了解小区生活污水处理所需要的设备和工艺是至关重要的。 首先&#xff0c;在小区生活污水处理中&#xff0c;需要用到的设备包括污水收集系统、初级沉淀…

详解RTC:以华人文化打造链上生态

文化是人类在发展的历史长河中淘洗出来的智慧结晶&#xff0c;随着人类社会的进步和变迁&#xff0c;经历了从口口相传到互联网等不同历史时代的传承和创新。在数字技术飞速发展的当今&#xff0c;区块链技术为文化的创新与传承提供了全新的空间和方式&#xff0c;使其得以在新…

【CANN训练营】CANN算子开发进阶笔记

Ascend C Tilling计算 Tilling基本概念介绍 大多数情况下&#xff0c;Local Memory的存储&#xff0c;无法完全容纳算子的输入与输出的所有数据&#xff0c;需要每次搬运一部分输入数柜进行计算然后搬出&#xff0c;再敲运下一部分输入数据进行计算&#xff0c;直到得到完愁的…

【深度学习】TensorFlow深度模型构建:训练一元线性回归模型

文章目录 1. 生成拟合数据集2. 构建线性回归模型数据流图3. 在Session中运行已构建的数据流图4. 输出拟合的线性回归模型5. TensorBoard神经网络数据流图可视化6. 完整代码 本文讲解&#xff1a; 以一元线性回归模型为例&#xff0c; 介绍如何使用TensorFlow 搭建模型 并通过会…

智能优化算法应用:基于松鼠算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用&#xff1a;基于松鼠算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用&#xff1a;基于松鼠算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.松鼠算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MA…

使用opencv的Laplacian算子实现图像边缘检测

1 边缘检测介绍 图像边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的问题&#xff0c;也是经典的技术难题之一。如何快速、精确地提取图像边缘信息&#xff0c;一直是国内外的研究热点&#xff0c;同时边缘的检测也是图像处理中的一个难题。早期的经典算法包括边缘算子方法…

黑马头条--day01.环境搭建

一.前言 该项目学习自黑马程序员&#xff0c;由我整理如下&#xff0c;版权归黑马程序员所有 二.环境搭建 1.数据库 第一天&#xff0c;先创建如下库和表: sql文件如下: CREATE DATABASE IF NOT EXISTS leadnews_user DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_…

内存泄漏排查与预防

前言 内存泄漏问题&#xff0c;在C程序中经常会被开发测试人员忽略&#xff0c;最终会在客户运行现场因为内存泄漏最后导致程序内存耗尽&#xff0c;最后崩溃&#xff0c;从而影响客户的生产环境&#xff0c;导致异常发生。因为内存泄漏是一个共性的问题&#xff0c;所有的C程序…

html的学习笔记

开发工具&#xff1a;vscode 文字标签 h1:一级标题&#xff0c;h2&#xff1a;二级标题h6 p&#xff1a;段落标签 hr&#xff1a;分隔线 br&#xff1a;换行 strong/b&#xff1a;文字加粗 ins/u:下划线 em/i&#xff1a;倾斜 del/s&#xff1a;删除线 媒体标签 图片…

Vue前端与后端放在一起的搭建方式

1.首先把后端项目搭建好 去到项目的存放位置 2.然后cmd黑窗口输入命令创建vue项目 3.创建成功后回到后端项目进行合并 3.1在File处选择Project Structure 3.2选择模块 3.3找到自己的vue项目 3.4疯狂next最后create 3.5选择Apply并确定OK&#xff0c;恭喜您创建成功了 二、启动…

Star 4.1k!Gitee GVP开源项目!新一代桌面应用开发框架 ElectronEgg!

前言 随着现代技术的快速升级迭代及发展&#xff0c;桌面应用开发已经变得越来越普及。然而对于非专业桌面应用开发工程师在面对这项任务时&#xff0c;可能会感到无从下手&#xff0c;甚至觉得这是一项困难的挑战。 本篇文章将分享一种新型桌面应用开发框架 ElectronEgg&…

自动驾驶学习笔记(十八)——Lidar感知

#Apollo开发者# 学习课程的传送门如下&#xff0c;当您也准备学习自动驾驶时&#xff0c;可以和我一同前往&#xff1a; 《自动驾驶新人之旅》免费课程—> 传送门 《Apollo 社区开发者圆桌会》免费报名—>传送门 文章目录 前言 Lidar感知 运动补偿 点云分割 总结…

day34算法训练|贪心算法

1005.K次取反后最大化的数组和 两次贪心算法思路 1. 数组中有负数时&#xff0c;把绝对值最大的负数取反 2. 数组全为非负数时&#xff0c;一直取反最小的那个数 步骤&#xff1a; 第一步&#xff1a;将数组按照绝对值大小从大到小排序&#xff0c;注意要按照绝对值的大小…

Linux--Docker容器(1)

这里写目录标题 简介名词解释作用 指令在本地创建容器的过程&#xff1a;&#xff08;这里以tomcat为例&#xff09;访问容器端口映射目录挂载验证端口映射验证目录挂载 删除镜像多小组访问容器mysql容器 简介 名词解释 Docker镜像&#xff1a;可以将镜像理解为面向对象的类&a…

Axure的动态图使用以及说明

认识Axure动态图 Axure动态图是Axure中的一种功能&#xff0c;它允许用户在原型中添加动画效果和交互动作&#xff0c;使原型更加生动和具有真实的用户体验。用户可以通过添加动态图来展示页面过渡、按钮点击、下拉菜单等交互操作的效果。 这是&#xff1a;就是我们今天要叫的…