代码随想录训练营Day27 | 77. 组合 | 216.组合总和III | 17.电话号码的字母组合
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Leetcode 77. 组合
题目描述
给定两个整数 n
和 k
,返回范围 [1, n]
中所有可能的 k
个数的组合。
你可以按 任何顺序 返回答案。
示例 1:
输入:n = 4, k = 2 输出: [[2,4],[3,4],[2,3],[1,2],[1,3],[1,4], ]
示例 2:
输入:n = 1, k = 1 输出:[[1]]
提示:
1 <= n <= 20
1 <= k <= n
解题思路
这是回溯算法的经典题目,可以将题目抽象为N叉树来理解回溯算法。这颗树的初始集合就是[1,2,3,4],从左往右取数,取过的数就不再取,避免出现重复集合,每个节点需要一个for循环来遍历,所以需要一个startindex来控制遍历的起始值,需要用一维数组来存放结果,用二维数组来存放所有满足的结果。
图中可以发现n相当于树的宽度,k相当于树的深度。
回溯算法三部曲:
1. 确定递归函数的返回值合参数
n,k是题目给出,startIndex来控制每次for循环的起始位置
vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合
vector<int> path; // 用来存放符合条件单一结果
void backtracking(int n, int k, int startIndex)
2.确定回溯函数的终止条件
当path这个数组的大小如果达到k,说明找到了一个子集大小为k的组合了,在图中path存的就是根节点到叶子节点的路径。
if (path.size() == k) {result.push_back(path);return;
}
3.确定单层搜索的过程
回溯法的搜索过程就是一个树型结构的遍历过程,在图中,可以看出for循环用来横向遍历,递归的过程是纵向遍历。
for (int i = startIndex; i <= n; i++) { // 控制树的横向遍历path.push_back(i); // 处理节点backtracking(n, k, i + 1); // 递归:控制树的纵向遍历,注意下一层搜索要从i+1开始path.pop_back(); // 回溯,撤销处理的节点
}
完整代码
class Solution {
private:vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合vector<int> path; // 用来存放符合条件结果void backtracking(int n, int k, int startIndex) {if (path.size() == k) {result.push_back(path);return;}for (int i = startIndex; i <= n; i++) {path.push_back(i); // 处理节点backtracking(n, k, i + 1); // 递归path.pop_back(); // 回溯,撤销处理的节点}}
public:vector<vector<int>> combine(int n, int k) {result.clear(); // 可以不写path.clear(); // 可以不写backtracking(n, k, 1);return result;}
};
剪枝优化
回溯法虽然是暴力搜索,但也有时候可以有点剪枝优化一下的
举一个例子,n = 4,k = 4的话,那么第一层for循环的时候,从元素2开始的遍历都没有意义了。 在第二层for循环,从元素3开始的遍历都没有意义了。
可以剪枝的地方就在递归中每一层的for循环所选择的起始位置。如果for循环选择的起始位置之后的元素个数 已经不足 我们需要的元素个数了,那么就没有必要搜索了
-
已经选择的元素个数:path.size();
-
还需要的元素个数为: k - path.size();
-
在集合n中至多要从该起始位置 : n - (k - path.size()) + 1,开始遍历
为什么有个+1呢,因为包括起始位置,我们要是一个左闭的集合。
所以优化之后的for循环是:
for (int i = startIndex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++) // i为本次搜索的起始位置
完整代码
class Solution {
private:vector<vector<int>> result;vector<int> path;void backtracking(int n, int k, int startIndex) {if (path.size() == k) {result.push_back(path);return;}for (int i = startIndex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++) { // 优化的地方path.push_back(i); // 处理节点backtracking(n, k, i + 1);path.pop_back(); // 回溯,撤销处理的节点}}
public:vector<vector<int>> combine(int n, int k) {backtracking(n, k, 1);return result;}
};
Leetcode 216. 组合总和 III
题目描述
找出所有相加之和为 n
的 k
个数的组合,且满足下列条件:
- 只使用数字1到9
- 每个数字 最多使用一次
返回 所有可能的有效组合的列表 。该列表不能包含相同的组合两次,组合可以以任何顺序返回。
示例 1:
输入: k = 3, n = 7 输出: [[1,2,4]] 解释: 1 + 2 + 4 = 7 没有其他符合的组合了。
示例 2:
输入: k = 3, n = 9 输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]] 解释: 1 + 2 + 6 = 9 1 + 3 + 5 = 9 2 + 3 + 4 = 9 没有其他符合的组合了。
示例 3:
输入: k = 4, n = 1 输出: [] 解释: 不存在有效的组合。 在[1,9]范围内使用4个不同的数字,我们可以得到的最小和是1+2+3+4 = 10,因为10 > 1,没有有效的组合。
提示:
2 <= k <= 9
1 <= n <= 60
解题思路
这题相对于上一题就是多了一个限制,要找到和为n的k个整数,整个集合是固定的。
完整代码
class Solution {
vector<vector<int>> result;
vector<int> path;
void backtracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex) {if (path.size() == k) {if(sum == targetSum) {result.push_back(path);}return; // 如果path.size() == k 但sum != targetSum 直接返回}for (int i = startIndex; i <= 9; i++) { sum += i;path.push_back(i); backtracking(targetSum, k, sum, i + 1); // 注意i+1调整startIndexsum -= i; // 回溯path.pop_back(); // 回溯,撤销处理的节点}
}
public:vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {backtracking(n, k, 0, 1);return result;}
};
剪枝优化
已选元素总和如果已经大于n(图中数值为4)了,那么往后遍历就没有意义了,直接剪掉
那么剪枝的地方可以放在递归函数开始的地方,剪枝代码如下:
if (sum > targetSum) { // 剪枝操作return;
}
完整代码
class Solution {
private:vector<vector<int>> result; // 存放结果集vector<int> path; // 符合条件的结果void backtracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex) {if (sum > targetSum) { // 剪枝操作return; }if (path.size() == k) {if (sum == targetSum) result.push_back(path);return; // 如果path.size() == k 但sum != targetSum 直接返回}for (int i = startIndex; i <= 9 - (k - path.size()) + 1; i++) { // 剪枝sum += i; // 处理path.push_back(i); // 处理backtracking(targetSum, k, sum, i + 1); // 注意i+1调整startIndexsum -= i; // 回溯path.pop_back(); // 回溯}}public:vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {result.clear(); // 可以不加path.clear(); // 可以不加backtracking(n, k, 0, 1);return result;}
};
Leetcode 17. 电话号码的字母组合
题目描述
给定一个仅包含数字 2-9
的字符串,返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。
给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。
示例 1:
输入:digits = "23" 输出:["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]
示例 2:
输入:digits = "" 输出:[]
示例 3:
输入:digits = "2" 输出:["a","b","c"]
提示:
0 <= digits.length <= 4
digits[i]
是范围['2', '9']
的一个数字。
解题思路
可以使用map或者定义一个二维数组,例如:string letterMap[10],来做映射
const string letterMap[10] = {"", // 0"", // 1"abc", // 2"def", // 3"ghi", // 4"jkl", // 5"mno", // 6"pqrs", // 7"tuv", // 8"wxyz", // 9
};
图中可以看出遍历的深度,就是输入"23"的长度,而叶子节点就是我们要收集的结果,输出["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"]。
回溯三部曲
1.确定回溯函数的参数
参数指定是有题目中给的string digits,然后还要有一个参数就是int型的index,这个index与之前的startIndex不同,这个index是记录遍历第几个数字了(例如输入“23”,可以用来表示现在是遍历“2”对应的字符还是“3”),就是用来遍历digits的(题目中给出数字字符串),同时index也表示树的深度。
vector<string> result;
string s;
void backtracking(const string& digits, int index)
2.确定终止条件
例如输入用例"23",两个数字,那么根节点往下递归两层就可以了,叶子节点就是要收集的结果集。那么终止条件就是如果index 等于 输入的数字个数(digits.size)了(本来index就是用来遍历digits的)。然后收集结果,结束本层递归。
if (index == digits.size()) {result.push_back(s);return;
}
3.确定单层遍历逻辑
首先要取index指向的数字,并找到对应的字符集(手机键盘的字符集)。然后for循环来处理这个字符集,代码如下:
int digit = digits[index] - '0'; // 将index指向的数字转为int
string letters = letterMap[digit]; // 取数字对应的字符集
for (int i = 0; i < letters.size(); i++) {s.push_back(letters[i]); // 处理backtracking(digits, index + 1); // 递归,注意index+1,一下层要处理下一个数字了s.pop_back(); // 回溯
}
完整代码
class Solution {
private:const string letterMap[10] = {"", // 0"", // 1"abc", // 2"def", // 3"ghi", // 4"jkl", // 5"mno", // 6"pqrs", // 7"tuv", // 8"wxyz", // 9};
public:vector<string> result;string s;void backtracking(const string& digits, int index) {if (index == digits.size()) {result.push_back(s);return;}int digit = digits[index] - '0'; // 将index指向的数字转为intstring letters = letterMap[digit]; // 取数字对应的字符集for (int i = 0; i < letters.size(); i++) {s.push_back(letters[i]); // 处理backtracking(digits, index + 1); // 递归,注意index+1,一下层要处理下一个数字了s.pop_back(); // 回溯}}vector<string> letterCombinations(string digits) {s.clear();result.clear();if (digits.size() == 0) {return result;}backtracking(digits, 0);return result;}
};
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