46. 全排列
文章目录
- 46. 全排列
- 思路
- 回溯三部曲
- 总结
46. 全排列
46. 全排列
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
思路
此时我们已经学习了77.组合问题、 131.分割回文串 和78.子集问题,接下来看一看排列问题。
相信这个排列问题就算是让你用for
循环暴力把结果搜索出来,这个暴力也不是很好写。
所以正如我们之前所讲的为什么回溯法是暴力搜索,效率这么低,还要用它?
因为一些问题能暴力搜出来就已经很不错了!
我以[1,2,3]
为例,抽象成树形结构如下:
回溯三部曲
1.递归函数参数
首先排列是有序的,也就是说 [1,2]
和 [2,1]
是两个集合,这和之前分析的子集以及组合所不同的地方。
可以看出元素1
在[1,2]
中已经使用过了,但是在[2,1]
中还要在使用一次1
,所以处理排列问题就不用使用startIndex
了。
但排列问题需要一个used
切片,标记已经选择的元素,如图橘黄色部分所示:
代码如下:
func backtracking(nums []int,res *[][]int,path *[]int,used []bool) {}
2.递归终止条件
可以看出叶子节点,就是收割结果的地方。
那么什么时候,算是到达叶子节点呢?
当收集元素的切片path
的大小达到和nums
切片一样大的时候,说明找到了一个全排列,也表示到达了叶子节点。
代码如下:
// 此时说明找到了一组
if len(*path) == len(nums) {*res = append(*res,append([]int(nil),*path...))return
}
3.单层搜索的逻辑
这里和77.组合问题、 131.分割回文串 以及78.子集最大的不同就是for
循环里不用startIndex
了。
因为排列问题,每次都要从头开始搜索,例如元素1
在[1,2]
中已经使用过了,但是在[2,1]
中还要再使用一次1
。
而used
切片,其实就是记录此时path
里都有哪些元素使用了,·一个排列里一个元素只能使用一次·。
代码如下:
// 每一层都可以从头开始选
for i := 0;i < len(nums);i++ {// 用used控制数字不重复选, path里已经收录的元素,直接跳过if used[i]{continue}*path = append(*path,nums[i])used[i] = truebacktracking(nums,res,path,used)*path = (*path)[0:len(*path) - 1]used[i] = false
}
整体Go
代码如下:
func permute(nums []int) [][]int {if len(nums) == 0 {return nil}res := make([][]int,0)path := make([]int,0)used := make([]bool,len(nums))backtracking(nums,&res,&path,used)return res
}func backtracking(nums []int,res *[][]int,path *[]int,used []bool) {if len(*path) == len(nums) {*res = append(*res,append([]int(nil),*path...))return }// 每一层都可以从头开始选for i := 0;i < len(nums);i++ {// 用used控制数字不重复选if used[i]{continue}*path = append(*path,nums[i])used[i] = truebacktracking(nums,res,path,used)*path = (*path)[0:len(*path) - 1]used[i] = false}
}
时间复杂度: O ( n ! ) O(n!) O(n!),第一层循环 n n n次,第二层 n − 1 n-1 n−1次…
空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
总结
大家此时可以感受出排列问题的不同:
- 每层都是从
0
开始搜索而不是startIndex
- 需要
used
数组记录path
里都放了哪些元素了 - 排列问题是回溯算法解决的经典题目,大家可以好好体会体会。