训练营第二十七天 | 491.递增子序列46.全排列47.全排列 II332.重新安排行程51. N皇后

news2024/12/29 10:18:47

491.递增子序列

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给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列，递增子序列的长度至少是2。

示例:

  • 输入: [4, 6, 7, 7]
  • 输出: [[4, 6], [4, 7], [4, 6, 7], [4, 6, 7, 7], [6, 7], [6, 7, 7], [7,7], [4,7,7]]

说明:

  • 给定数组的长度不会超过15。
  • 数组中的整数范围是 [-100,100]。
  • 给定数组中可能包含重复数字，相等的数字应该被视为递增的一种情况。

思路：

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startindex) {
        if (path.size() > 1) result.push_back(path);
        for (int i = startindex; i < nums.size(); i++) {
            if (i > startindex && nums[i] == nums[i - 1]) continue;  
            // 跳过重复元素
            if (path.empty() || nums[i] >= path.back()) {  
                // 确保递增顺序
                path.push_back(nums[i]);
                backtracking(nums, i + 1);
                path.pop_back();
            }
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> findSubsequences(vector<int>& nums) {
        result.clear();
        path.clear();
        backtracking(nums, 0);
        return result;
    }
};

初始代码：

没有正确处理重复元素的情况。如果输入数组中有重复元素，直接跳过重复的元素，这样会遗漏一些合法的递增子序列。

为了正确处理重复元素，需要在每一层递归中使用一个集合（如 unordered_set）来记录当前层中已经使用过的元素，以确保每个元素在每一层递归中只使用一次，但在不同的递归路径中可以使用相同的元素。

unordered_set<int> used;  // 使用集合来记录当前层使用过的元素

if (used.find(nums[i]) != used.end()) continue;  // 当前层已经使用过的元素跳过

if (path.empty() || nums[i] >= path.back()) {  // 确保递增顺序

改正后的代码：

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startindex) {
        if (path.size() > 1) result.push_back(path);
        unordered_set<int> used;  // 使用集合来记录当前层使用过的元素
        for (int i = startindex; i < nums.size(); i++) {
            if (used.find(nums[i]) != used.end()) continue;  // 当前层已经使用过的元素跳过
            if (path.empty() || nums[i] >= path.back()) {  // 确保递增顺序
                used.insert(nums[i]);  // 记录当前元素
                path.push_back(nums[i]);
                backtracking(nums, i + 1);
                path.pop_back();
            }
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> findSubsequences(vector<int>& nums) {
        result.clear();
        path.clear();
        backtracking(nums, 0);
        return result;
    }
};

46.全排列

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给定一个 没有重复 数字的序列，返回其所有可能的全排列。

示例:

  • 输入: [1,2,3]
  • 输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]

思路：

该题在回溯法的基础上加了一个used数组，存储数组对应元素是否使用过，以此作为条件判断是否将该数加入path。

            if (used[i]) continue;
            used[i] = true;
            path.push_back(nums[i]);
            backtrack(nums, used);
            path.pop_back();
            used[i] = false;

同时，该题不需要startindex，因为每次循环都是将未加入path的所有元素依次遍历加入path。而是用used代替了，作为参数值传入backtrack函数。

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path; // 全局变量

    void backtrack(vector<int>& nums, vector<bool>& used) {
        if (path.size() == nums.size()) {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            if (used[i]) continue;
            used[i] = true;
            path.push_back(nums[i]);
            backtrack(nums, used);
            path.pop_back();
            used[i] = false;
        }
    }

public:
    vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) {
        result.clear();
        path.clear();
        vector<bool> used(nums.size(), false);
        backtrack(nums, used);
        return result;
    }
};

47.全排列 II

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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：

该题就多了一个去重操作。先给数组排序，然后还是使用used的方式递归。

其中特别注意：if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]&& !used[i - 1]) continue;中不要忘记“!used[i - 1]”。!used[i - 1]：确保在当前层级中，前一个相同元素没有被使用。如果前一个相同元素没有被使用，则跳过当前元素。这一步的目的是避免在同一层级中选择相同的元素，从而防止生成重复的排列。如果used[i - 1] == true。则同一树枝重复，是被允许的。

class Solution {
    private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtrack(vector<int>& nums, vector<bool>& used) {
        if (path.size() == nums.size()) {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++){
            if (used[i]) continue;           
            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]&& !used[i - 1]) continue;
            used[i] = true;
            path.push_back(nums[i]);
            backtrack(nums, used);
            path.pop_back();
            used[i] = false;
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {
        vector<bool> used(nums.size(), false);
        sort(nums.begin(), nums.end());
        backtrack(nums, used);
        return result;
    }
};

332.重新安排行程

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给定一个机票的字符串二维数组 [from, to]，子数组中的两个成员分别表示飞机出发和降落的机场地点，对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从 JFK（肯尼迪国际机场）出发的先生，所以该行程必须从 JFK 开始。

提示：

  • 如果存在多种有效的行程，请你按字符自然排序返回最小的行程组合。例如，行程 ["JFK", "LGA"] 与 ["JFK", "LGB"] 相比就更小，排序更靠前
  • 所有的机场都用三个大写字母表示（机场代码）。
  • 假定所有机票至少存在一种合理的行程。
  • 所有的机票必须都用一次 且 只能用一次。

示例 1：

  • 输入：[["MUC", "LHR"], ["JFK", "MUC"], ["SFO", "SJC"], ["LHR", "SFO"]]
  • 输出：["JFK", "MUC", "LHR", "SFO", "SJC"]

示例 2：

  • 输入：[["JFK","SFO"],["JFK","ATL"],["SFO","ATL"],["ATL","JFK"],["ATL","SFO"]]
  • 输出：["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"]
  • 解释：另一种有效的行程是 ["JFK","SFO","ATL","JFK","ATL","SFO"]。但是它自然排序更大更靠后。

思路： 

使用unordered_map<string, map<string, int>> targets; 来记录航班的映射关系，定义为全局变量。参数里还需要ticketNum，表示有多少个航班（终止条件会用上）。

代码如下：

// unordered_map<出发机场, map<到达机场, 航班次数>> targets
unordered_map<string, map<string, int>> targets;
bool backtracking(int ticketNum, vector<string>& result) {

返回值用bool！

因为只需要找到一个行程，就是在树形结构中唯一的一条通向叶子节点的路线，所以找到了这个叶子节点了直接返回。

  • 递归终止条件

拿题目中的示例为例，输入: [["MUC", "LHR"], ["JFK", "MUC"], ["SFO", "SJC"], ["LHR", "SFO"]] ，这是有4个航班，那么只要找出一种行程，行程里的机场个数是5就可以了。

所以终止条件是：回溯遍历的过程中，遇到的机场个数，如果达到了（航班数量+1），那么我们就找到了一个行程，把所有航班串在一起了。

  • 单层搜索的逻辑

在选择映射函数的时候，不能选择unordered_map<string, multiset<string>> targets， 因为一旦有元素增删multiset的迭代器就会失效。

可以说本题既要找到一个对数据进行排序的容器，而且还要容易增删元素，迭代器还不能失效。

所以我选择了unordered_map<string, map<string, int>> targets 来做机场之间的映射。

class Solution {
private:
// unordered_map<出发机场, map<到达机场, 航班次数>> targets
unordered_map<string, map<string, int>> targets;
bool backtracking(int ticketNum, vector<string>& result) {
    if (result.size() == ticketNum + 1) {
        return true;
    }
    for (pair<const string, int>& target : targets[result[result.size() - 1]]) {
        if (target.second > 0 ) { // 记录到达机场是否飞过了
            result.push_back(target.first);
            target.second--;
            if (backtracking(ticketNum, result)) return true;
            result.pop_back();
            target.second++;
        }
    }
    return false;
}
public:
    vector<string> findItinerary(vector<vector<string>>& tickets) {
        targets.clear();
        vector<string> result;
        for (const vector<string>& vec : tickets) {
            targets[vec[0]][vec[1]]++; // 记录映射关系
        }
        result.push_back("JFK"); // 起始机场
        backtracking(tickets.size(), result);
        return result;
    }
};

51. N皇后

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n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。

给你一个整数 n ，返回所有不同的 n 皇后问题 的解决方案。

每一种解法包含一个不同的 n 皇后问题 的棋子放置方案，该方案中 'Q' 和 '.' 分别代表了皇后和空位。

示例 1：

  • 输入：n = 4
  • 输出：[[".Q..","...Q","Q...","..Q."],["..Q.","Q...","...Q",".Q.."]]
  • 解释：如上图所示，4 皇后问题存在两个不同的解法。

示例 2：

  • 输入：n = 1
  • 输出：[["Q"]]

class Solution {
private:
    vector<vector<string>> result;
    
    void backtrack(int n, int i, vector<vector<char>>& chessboard, vector<bool>& used) {
        if (i == n) {
            vector<string> board;
            for (const auto& row : chessboard) {
                board.push_back(string(row.begin(), row.end()));
            }
            result.push_back(board);
            return;
        }
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (used[j] || !valid(i, j, chessboard, n)) continue;
            chessboard[i][j] = 'Q'; // 放置皇后
            used[j] = true;
            backtrack(n, i + 1, chessboard, used);
            chessboard[i][j] = '.'; // 回溯，撤销皇后
            used[j] = false;
        }
    }

    bool valid(int i, int j, vector<vector<char>>& chessboard, int n) {
        // 检查左上对角线
        for (int k = i - 1, h = j - 1; k >= 0 && h >= 0; k--, h--) {
            if (chessboard[k][h] == 'Q') return false;
        }
        // 检查右上对角线
        for (int k = i - 1, h = j + 1; k >= 0 && h < n; k--, h++) {
            if (chessboard[k][h] == 'Q') return false;
        }
        return true;
    }

public:
    vector<vector<string>> solveNQueens(int n) {
        vector<vector<char>> chessboard(n, vector<char>(n, '.'));
        vector<bool> used(n, false);
        backtrack(n, 0, chessboard, used);
        return result;
    }
};

37. 解数独

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编写一个程序，通过填充空格来解决数独问题。

一个数独的解法需遵循如下规则： 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。 空白格用 '.' 表示。

解数独

一个数独。

解数独

答案被标成红色。

提示：

  • 给定的数独序列只包含数字 1-9 和字符 '.' 。
  • 你可以假设给定的数独只有唯一解。
  • 给定数独永远是 9x9 形式的。

思路：

树枝是board的每一个空格，用双层for循环（行、列）遍历，如果等于‘.‘ ， 则填入数字。树层是每个空格可以填入的数字，可以设置一个辅助函数判断该数字是否符合要求， 若符合则继续填入下一个空格。其中特别注意，这个回溯函数是一个bool函数，因为解数独找到一个符合的条件（就在树的叶子节点上）立刻就返回，相当于找从根节点到叶子节点一条唯一路径，所以需要使用bool返回值。

找九宫格的时候，可以通过int startRow = (row / 3) * 3;找到特定位置。

class Solution {
private:
    bool backtrack(vector<vector<char>>& board) {
        for (int i = 0; i < 9; i++) {
            for (int j = 0; j < 9; j++) {
                if (board[i][j] == '.') {
                    for (char n = '1'; n <= '9'; n++) {
                        if (valid(i, j, n, board)) {
                            board[i][j] = n;
                            if (backtrack(board)) {
                                return true;
                            }
                            board[i][j] = '.';
                        }
                    }
                    return false;
                }
            }
        }
        return true;
    }

    bool valid(int row, int col, char val, vector<vector<char>>& board) {
        for (int i = 0; i < 9; i++) {
            if (board[row][i] == val) {
                return false;
            }
        }
        for (int j = 0; j < 9; j++) {
            if (board[j][col] == val) {
                return false;
            }
        }
        int startRow = (row / 3) * 3;
        int startCol = (col / 3) * 3;
        for (int i = startRow; i < startRow + 3; i++) {
            for (int j = startCol; j < startCol + 3; j++) {
                if (board[i][j] == val) {
                    return false;
                }
            }
        }
        return true;
    }

public:
    void solveSudoku(vector<vector<char>>& board) {
        backtrack(board);
    }
};

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HTML+CSS 图片轮播卡片

HTML+CSS 图片轮播卡片

效果演示 实现了一个图片轮播卡片的效果，包括一个容器（.container）、一个卡片（.card）、一个图片（.img）、一个内容区域（.content）和一个滑动条（.slider）。卡片包含一张图片和一些文本内容，图片可以通过滑动条进行切换。整个卡片具有圆角和阴影效果，使其看起来更加美…
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嵌入式之存储基本知识

嵌入式之存储基本知识

系列文章目录 嵌入式之存储基本知识 嵌入式之存储基本知识 系列文章目录一、RAM与ROM二、DRAM和SRAM三、SDRAM&#xff08;DRAM的一种&#xff09;四、DDR 一、RAM与ROM RAM&#xff08;随机存取存储器&#xff09;和ROM&#xff08;只读存储器&#xff09;是两种不同类型的计…
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COMPUTEX 2024正式开启：华硕NUC带您领略全芯AI体验

COMPUTEX 2024正式开启：华硕NUC带您领略全芯AI体验

6月4日&#xff0c;一年一度的台北国际电脑展&#xff08;COMPUTEX 2024&#xff09;在中国台北拉开序幕&#xff0c;以“AI串联&#xff0c;共创未来”为主题&#xff0c;将全球的科技企业汇聚于此&#xff0c;并推出多项新技术及产品。 华硕也在这场科技盛会中展示了多款创新…
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Nvidia Jetson/Orin +FPGA+AI大算力边缘计算盒子：无人机自主飞行软件平台

Nvidia Jetson/Orin +FPGA+AI大算力边缘计算盒子：无人机自主飞行软件平台

案例简介 北京泛化智能科技有限公司&#xff08;gi&#xff09;所主导开发的 Generalized Autonomy Aviation System (GAAS) 是为无人机以及城市空中交通 (UAM, Urban Air Mobility) 所设计的开源无人机自主飞行框架。通过 SLAM、路径规划和 Global Optimization Graph 等功能…
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wordpress里面嵌入哔哩哔哩视频的方法

wordpress里面嵌入哔哩哔哩视频的方法

我们正常如果从blibli获取视频分享链接然后在wordpress里面视频URL插入&#xff0c;发现是播放不了的 而视频嵌入代码直接粘贴呢窗口又非常的小 非常的难受&#xff0c;就需要更改一下代码。你可以在在allowfullscreen"true"的后面&#xff0c;留1个空格&#xff…
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