java子集(力扣Leetcode78)

news2024/10/9 16:24:52

子集

力扣原题链接

问题描述

给定一个整数数组 nums,数组中的元素互不相同。返回该数组所有可能的子集(幂集)。解集不能包含重复的子集。可以按任意顺序返回解集。

示例

示例 1:

输入:nums = [1,2,3]
输出:[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]

示例 2:

输入:nums = [0]
输出:[[],[0]]

解题思路

这是一个典型的回溯算法问题,需要找出给定数组的所有可能子集。我们可以通过递归回溯的方法来解决。

  1. 初始化结果列表: 定义一个列表 res 用于存储所有可能的子集。
  2. 回溯搜索: 定义一个回溯函数 backtrack,其参数包括当前处理的索引 start、当前已形成的子集 path
  3. 将当前子集加入结果列表: 在每次递归调用回溯函数之前,将当前子集 path 加入结果列表 res
  4. 结束条件:start 等于数组长度时,表示已处理完所有元素,结束当前递归。
  5. 选择列表: 对于当前索引 start,我们有两种选择:选择当前元素加入子集,或者不选择当前元素。
  6. 递归进入下一层: 如果选择当前元素,则将当前元素加入子集 path,并递归调用回溯函数,传入更新后的索引 i + 1 和子集 path
  7. 撤销选择: 回溯到上一层时,需要撤销当前选择,即将当前元素从子集 path 中移除,然后尝试不选择当前元素的情况,递归调用回溯函数。

请添加图片描述

Java解题

写法一
class Solution {
    List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();

    public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
        backtrack(nums, 0, new ArrayList<Integer>());
        return res;
    }

    public void backtrack(int[] nums, int start, List<Integer> path) {
        res.add(new ArrayList<>(path)); // 将当前子集加入结果列表
        if (start == nums.length) return; // 结束条件

        // 选择当前元素加入子集,并递归进入下一层
        for (int i = start; i < nums.length; i++) {
            path.add(nums[i]);
            backtrack(nums, i + 1, path);
            path.remove(path.size() - 1); // 撤销选择
        }
    }
}
写法二
class Solution {
    List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();

    public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
        List<Integer> subset = new ArrayList<>();
        backtrack(nums, 0, subset);
        return res;
    }

    public void backtrack(int[] nums, int index, List<Integer> subset) {
        // 结束条件:已处理完所有元素,将当前子集加入结果列表
        if (index == nums.length) {
            res.add(new ArrayList<>(subset));
            return;
        }
        // 选择当前元素加入子集,并递归进入下一层
        subset.add(nums[index]);
        backtrack(nums, index + 1, subset);
        // 撤销选择,不选择当前元素,并递归进入下一层
        subset.remove(subset.size() - 1);
        backtrack(nums, index + 1, subset);
    }
}

通过回溯算法,我们可以找出给定数组 nums 的所有可能子集。在回溯搜索的过程中,我们不断做出选择,尝试所有可能的情况,直到满足结束条件。

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