文章目录
- 题目描述
- 解题方法
- dfs
- java代码
- 复杂度分析
- 相似题目
题目描述
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
解题方法
dfs
一看题目描述就想到用dfs,我来说一下具体思路。
每次dfs遍历,我们选择其中的一个数字,放在当前排列的队尾,然后进入下一层dfs,再从剩下的数字中选择一个,放在当前排列的队尾。按照上面的方法不断dfs,直到没有剩余数字,即所有数字都被选择,则当前排列完成,将当前排列加入结果集。
那有童鞋会说,我们怎么确保没有选择重复数字呢?其实也很简单,我们设置一个boolean
类型数组flag
,初始时flag
数组元素都为false
。设数字的下标为i
,当i
下标的数字被选择时,则将flag[i]
置为true
,每次dfs遍历时,我们只能从flag[i]
为false
的位置选择数字,这样就保证了我们不会选到重复数字。
说了这么多,那我们看下java代码吧。
java代码
public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
// 记录排列标记(true代表该位置的数字已加入到排列中,false代表未加入)
boolean[] flags = new boolean[nums.length];
List<List<Integer>> permutations = new ArrayList<>();
List<Integer> permutation = new ArrayList<>();
dfs(nums, flags, 0, permutation, permutations);
return permutations;
}
// flag记录已选择数字位置,depth是dfs深度,permutation是当前排列,permutations是总的排列结果集
public void dfs(int[] nums, boolean[] flags, int depth, List<Integer> permutation, List<List<Integer>> permutations) {
if (depth == nums.length) {
permutations.add(new ArrayList<>(permutation));
return;
}
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (flags[i]) {
continue;
}
flags[i] = true;
permutation.add(nums[i]);
dfs(nums, flags, depth + 1, permutation, permutations);
// 下一层dfs完成时,记得将当前排列的队尾元素移除,并将flag[i]置为false
permutation.remove(permutation.size() - 1);
flags[i] = false;
}
}
复杂度分析
时间复杂度:
O
(
N
2
)
O(N^{2})
O(N2),
N
N
N为
n
u
m
s
nums
nums数组长度,需要进行
N
N
N次dfs,每次dfs需要遍历整个数组。
空间复杂度:
O
(
N
)
O(N)
O(N),需要为每一层的递归分配空间,共
N
N
N层,需要预留
f
l
a
g
flag
flag数组的空间。
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