代码随想录第二十四天| 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II
93. 复原IP地址
题目描述
给定一个只包含数字的字符串 s
,复原它并返回所有可能的有效 IP 地址格式。
一个有效的 IP 地址 由四个整数部分组成,每部分的取值范围是 0-255,每个部分不能包含前导零。
解题思路
这道题目要求我们将一个数字字符串分割成四个有效的 IP 地址部分。可以使用回溯算法来解决这个问题。回溯法可以帮助我们遍历所有可能的分割方式,然后验证每个分割是否符合有效 IP 地址的规则。
关键点:
- 回溯法:从字符串的起始位置开始,递归地尝试分割出每一部分,每一部分必须是一个有效的数字,并且不能超过 255。
- 有效 IP 地址的条件:
- 每部分数字的范围是 0 到 255。
- 每部分不能有前导零,除非部分的值是 “0”。
- 最终结果必须包含四个部分。
- 分割条件:每次递归时,检查当前子串是否符合条件。如果符合条件,递归继续处理剩余的部分。
步骤:
- 分割字符串:从字符串的起始位置开始分割,每次分割出一个子串,检查该子串是否有效。
- 递归处理:如果当前部分有效,递归处理剩余的部分,直到分割出四个部分。
- 回溯:每当分割出一个有效部分后,恢复状态,继续尝试其他可能的分割方式。
- 结束条件:当分割出四个部分且整个字符串处理完毕时,将该分割方式保存到结果列表中。
代码实现
class Solution {List<String> result = new ArrayList<>();public List<String> restoreIpAddresses(String s) {if(s.length()>12)return result;treebuilding(s,0,0);return result;}public void treebuilding(String s,int startIndex,int pointSum) {if(pointSum==3){if(check(s,startIndex,s.length()-1)){result.add(s);}return;}for(int i=startIndex;i<s.length();i++){if(check(s,startIndex,i)){s = s.substring(0,i+1)+"."+s.substring(i+1);pointSum++;treebuilding(s,i+2,pointSum);pointSum--;s = s.substring(0,i+1)+s.substring(i+2);}else {break;}}}public boolean check(String s,int start,int end) {if(start>end){return false;}if(s.charAt(start) == '0' && start!=end){return false;}int num = 0;for(int i = start;i<=end;i++){if(s.charAt(i)>'9' || s.charAt(i) < '0'){return false;}num = num*10+(s.charAt(i)-'0');if(num>255){return false;}}return true;}
}
78. 子集
题目描述
给定一组不含重复元素的整数数组 nums
,返回该数组所有可能的子集(幂集)。
说明:
- 解集不能包含重复的子集。
解题思路
这道题目要求我们找到数组 nums
的所有可能子集。由于子集的数量为 2^n
,其中 n
是数组的长度,因此可以使用回溯算法生成所有可能的子集。
关键点:
- 回溯法:通过回溯法可以在每一层递归中选择或不选择当前元素,来生成所有的子集。
- 子集生成:每次递归时,都会向当前路径中添加一个新的元素,同时递归生成后续的子集。每次递归结束后,都会移除当前元素,以尝试其他可能性。
- 路径管理:使用一个
path
列表来存储当前子集的元素,并在递归过程中进行更新。
步骤:
- 从空子集开始,逐渐向路径中添加元素,形成一个新的子集。
- 对于每个元素,可以选择加入子集或不加入子集。
- 递归处理每个可能的选择,直到遍历完所有元素。
- 每次递归时,加入当前路径到结果集
result
中,最终返回所有的子集。
代码实现
class Solution {List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {treebuilding(nums,0);return result;}public void treebuilding(int[] nums,int startIndex) {result.add(new ArrayList<>(path));if(startIndex>=nums.length){return;}for(int i = startIndex;i<nums.length;i++){path.add(nums[i]);treebuilding(nums,i+1);path.removeLast();}}
}
90. 子集 II
题目描述
给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums
,返回该数组所有可能的子集(幂集)。
说明:
- 解集不能包含重复的子集。
解题思路
这道题目与第78题“子集”非常相似,但有一个额外的挑战——数组可能包含重复元素,因此我们需要确保生成的子集不会重复。为了处理这个问题,使用 used
数组来避免重复元素的选择。
关键点:
- 回溯法:和第78题一样,我们使用回溯法生成所有的子集。区别在于这里我们需要处理重复元素,确保不产生重复的子集。
- 重复元素的处理:为了避免重复的子集,我们在回溯过程中通过
used
数组来标记已经被使用过的元素。当遇到重复元素时,只有当前一个相同元素已经被选择过时,才能选择当前元素。 - 排序:我们首先对
nums
数组进行排序,这样相同的元素会被放在一起,方便我们在回溯过程中跳过重复的元素。
used
数组的作用:
used
数组是用来标记当前元素是否已经被使用过,以确保我们在回溯的过程中不会选择重复的元素。特别地,used
数组的作用如下:
- 标记已经使用的元素:在每次递归中,如果我们选择了一个元素,就通过将
used[i]
设置为true
来标记这个元素已经被使用。然后递归处理后续的元素。 - 跳过重复元素:当我们遇到重复元素时,
used
数组能够确保我们跳过那些“重复的”分支。具体来说,在遍历过程中,如果当前元素nums[i]
和前一个元素nums[i-1]
相等,并且前一个元素没有被选过(即used[i-1] == false
),则跳过当前元素nums[i]
,防止重复子集的生成。
解决重复子集的核心:
- 排序:对数组进行排序,使得相同的元素相邻。这样在回溯过程中,当遇到重复元素时,可以判断它是否已经被处理过。
- 跳过重复元素:通过
used
数组来标记每个元素是否被使用过。如果当前元素和前一个元素相同,并且前一个元素没有被使用过,则跳过当前元素,这样可以避免在同一层递归中重复使用相同的元素。
步骤:
- 排序:首先对数组进行排序,使得相同的元素相邻,便于跳过重复元素。
- 回溯法:递归地生成所有子集,每次选择一个元素加入当前子集。
- 跳过重复元素:在遍历元素时,如果当前元素与前一个元素相同,并且前一个元素没有被选择,则跳过当前元素,避免产生重复子集。
代码实现
class Solution {List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();LinkedList<Integer> path = new LinkedList<Integer>();boolean[] used;public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {if(nums.length==0){result.add(path);return result;}Arrays.sort(nums);used = new boolean[nums.length];treebuilding(nums,0);return result;}public void treebuilding(int[] nums,int startIndex){result.add(new ArrayList<>(path));if(startIndex>=nums.length){return;}for(int i =startIndex;i<nums.length;i++){if(i!=0 && nums[i] == nums[i-1] && !used[i-1]){continue;}path.add(nums[i]);used[i] = true;treebuilding(nums,i+1);used[i] = false;path.removeLast();}}
}
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