【三十六】【算法分析与设计】综合练习(3),39. 组合总和,784. 字母大小写全排列,526. 优美的排列
目录
39. 组合总和
对每一个位置进行枚举
枚举每一个数出现的次数
784. 字母大小写全排列
526. 优美的排列
结尾
39. 组合总和
给你一个 无重复元素 的整数数组
candidates和一个目标整数target,找出candidates中可以使数字和为目标数target的 所有 不同组合 ,并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。
candidates中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同,则两种组合是不同的。对于给定的输入,保证和为
target的不同组合数少于150个。示例 1:
输入:candidates = [2,3,6,7], target = 7输出:[[2,2,3],[7]] 解释: 2 和 3 可以形成一组候选,2 + 2 + 3 = 7 。注意 2 可以使用多次。 7 也是一个候选, 7 = 7 。 仅有这两种组合。示例 2:
输入: candidates = [2,3,5], target = 8 输出: [[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]示例 3:
输入: candidates = [2], target = 1 输出: []提示:
1 <= candidates.length <= 30
2 <= candidates[i] <= 40
candidates的所有元素 互不相同
1 <= target <= 40

对每一个位置进行枚举
定义节点信息,定义path存储路径,定义sum存储当前节点的数字和。这两个变量表示一个节点位置。
定义pos表示孩子节点从哪个下表位置开始枚举。223和322是同一种情况,也就是当排序好了的序列只会出现一次。因此子树每一次都是从根节点的数字开始枚举。这样保证枚举的情况都是非递减,也就保证的不重复。
定义ret存储结果序列。
递归出口,如果sum==aim,将path加入ret结果序列中,return。
剪枝,如果sum>aim,不需要再枚举,直接返回return。
递归遍历整个树。
对于每一棵树根节点,遍历整个树相当于遍历该节点所有的子树。
class Solution {
public:vector<vector<int>> ret;vector<int> path;int sum = 0;int aim;vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& nums, int target) {aim = target;dfs(nums, 0);return ret;}void dfs(vector<int>& nums, int pos) {if (sum == aim) {ret.push_back(path);return;}if (sum > aim)return;for (int i = pos; i < nums.size(); i++) {path.push_back(nums[i]);sum = sum + nums[i];dfs(nums, i);path.pop_back();sum = sum - nums[i];}}
};
将全局遍历int类型写到递归函数作为非引用参数,此时不需要再手动回溯,提高效率。
但是不将vector类型写到递归函数作为非引用参数,因为每一次都需要开辟vector的空间,效率反而可能下降。
但是每次开辟int类型的空间,效率影响比较小。
class Solution {
public:vector<vector<int>> ret;vector<int> path;int aim;vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& nums, int target) {aim = target;dfs(nums, 0, 0);return ret;}void dfs(vector<int>& nums, int pos, int sum) {if (sum == aim) {ret.push_back(path);return;}if (sum > aim)return;for (int i = pos; i < nums.size(); i++) {path.push_back(nums[i]);dfs(nums, i, sum + nums[i]);path.pop_back();}}
};
枚举每一个数出现的次数

这种情况的剪枝操作多了一个,就是当pos孩子枚举的位置是nums.size(),此时不需要再继续下去了。
class Solution {
public:vector<vector<int>> ret;vector<int> path;int aim;vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& nums, int target) {aim = target;dfs(nums, 0, 0);return ret;}void dfs(vector<int>& nums, int pos, int sum) {if (sum == aim) {ret.push_back(path);return;}if (sum > aim || nums.size() == pos)return;for (int i = 0; i * nums[pos] <= aim; i++) {if (i)path.push_back(nums[pos]);dfs(nums, pos + 1, sum + i * nums[pos]);}for (int i = 1; i * nums[pos] <= aim; i++)path.pop_back();}
};
784. 字母大小写全排列
给定一个字符串
s,通过将字符串s中的每个字母转变大小写,我们可以获得一个新的字符串。返回 所有可能得到的字符串集合 。以 任意顺序 返回输出。
示例 1:
输入:s = "a1b2" 输出:["a1b2", "a1B2", "A1b2", "A1B2"]
示例 2:
输入: s = "3z4" 输出: ["3z4","3Z4"]
提示:
1 <= s.length <= 12
s由小写英文字母、大写英文字母和数字组成

定义path表示节点的序列。
定义pos表示下一个可能出现的字符,也就是对应孩子节点的选取。
递归函数遍历整个树。
递归出口,path.size()==s.size()。
class Solution {
public:vector<string> ret;string path;vector<string> letterCasePermutation(string s) {dfs(s, 0);return ret;}void dfs(string& s, int pos) {if (path.size() == s.size()) {ret.push_back(path);return;}// 变if (s[pos] > '9' || s[pos] < '0') {path.push_back(change(s[pos]));dfs(s, pos + 1);path.pop_back();}// 不变path.push_back(s[pos]);dfs(s, pos + 1);path.pop_back();}char change(char& ch) {if (ch <= 'z' && ch >= 'a')return ch - 32;elsereturn ch + 32;}
};
526. 优美的排列
假设有从 1 到 n 的 n 个整数。用这些整数构造一个数组
perm(下标从 1 开始),只要满足下述条件 之一 ,该数组就是一个 优美的排列 :
perm[i]能够被i整除
i能够被perm[i]整除给你一个整数
n,返回可以构造的 优美排列 的 数量 。示例 1:
输入:n = 2 输出:2 解释: 第 1 个优美的排列是 [1,2]: - perm[1] = 1 能被 i = 1 整除 - perm[2] = 2 能被 i = 2 整除 第 2 个优美的排列是 [2,1]: - perm[1] = 2 能被 i = 1 整除 - i = 2 能被 perm[2] = 1 整除
示例 2:
输入:n = 1 输出:1
提示:
1 <= n <= 15

定义ret存储结果个数。
定义check存储当前节点之前已经使用的数字。
定义pos表示孩子节点枚举的位置。
每一个节点都需要维护这一节点的定义。也就是回溯。
class Solution {
public:int ret;vector<bool> check;int countArrangement(int n) {check.resize(16);dfs(1, n);return ret;}void dfs(int pos, int n) {if (pos == n + 1) {ret++;return;}for (int i = 1; i <= n; i++) {if (!check[i] && (i % pos == 0 || pos % i == 0)) {check[i] = true;dfs(pos + 1, n);check[i] = false;}}}
};
结尾
最后,感谢您阅读我的文章,希望这些内容能够对您有所启发和帮助。如果您有任何问题或想要分享您的观点,请随时在评论区留言。
同时,不要忘记订阅我的博客以获取更多有趣的内容。在未来的文章中,我将继续探讨这个话题的不同方面,为您呈现更多深度和见解。
谢谢您的支持,期待与您在下一篇文章中再次相遇!
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