【面试HOT200】回溯篇
系列综述:
💞目的:本系列是个人整理为了秋招面试
的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。
🥰来源:材料主要源于【CodeTopHot300】进行的,每个知识点的修正和深入主要参考各平台大佬的文章,其中也可能含有少量的个人实验自证,所有代码均优先参考最佳性能。
🤭结语:如果有帮到你的地方,就点个赞和关注一下呗,谢谢🎈🎄🌷!!!
🌈【C++】秋招&实习面经汇总篇
文章目录
- 基础知识
- 回溯基础算法模板
- 组合问题
- 无重复元素的组合
- 有重复元素的组合
- 排列问题
- 无重复元素的全排列
- 有重复元素的全排列
- HOT200回溯相关题目
- 39. 组合总和
- 40. 组合总和 II
- 93. 复原 IP 地址
- 131. 分割回文串
- 1005. K 次取反后最大化的数组和
- 参考博客
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基础知识
- 回溯算法 = 穷举 + 剪枝
- 穷举:从
一个选择
开始,一步步尝试
每一个可能的选择,如果某次选择导致问题无法解决,则回溯
并选择另一种可能,直到找到一个可行的解或者穷举所有可能的解。 - 剪枝:在搜索过程中,根据问题的限制条件,减少搜索空间,提高算法效率
- 穷举:从
- 作用
- 在多个选择中搜索出
满足条件
的所有可能解
- 一般地,组合问题和排列问题是在树形结构的叶子节点上收集结果,而子集问题就是取树上所有节点的结果。
- 在多个选择中搜索出
- 回溯算法解决的问题一般为npc问题,难以使用常规算法进行解决
- 组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合
- 切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式
- 子集问题:一个N个数的集合里有多少符合条件的子集
- 排列问题:N个数按一定规则选出M个,有几种排列方式
- 棋盘问题:N皇后,解数独等等
- 组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合
- 所有的回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构
- 根节点是总数据集合,树枝节点是可选数据集合
- 叶子节点为根节点到叶子节点的路径的选择集合
// 结果集和路径集
vector<vector<type> res;
vector<type> path;
void backtracking(vecotr<type> candidates, int startIndex) {
// 针对当前选择的合法性判断
auto is_ok = [](const type &data)->bool{
// type中数据项的合法性判断
};
// 递归出口:结点剪枝,生成慢
if (is_ok(val)) {
res.push_back(path);
return;
}
// 延申和回撤路径时,可能涉及多个状态标记变量的改动
for (int i = startIndex; i < candidates.size(); ++i) {
分叉剪枝判断(性能高);
// 状态延申改动
path.push_back(candidates[i]);// 向下延申
backtracking(剩余可选列表); // 回溯
// 状态回撤改动
path.pop_back();// 回撤延申
}
}
// 主函数
vector<vector<int>> combine(vector<type>& candidates) {
res.clear(); // 可以不写
path.clear();// 可以不写
backtracking(candidates, 0);
return result;
}
回溯基础算法模板
模板使用的初衷:将问题的输入转换成对应模板的输入格式,然后调用模板的函数(已经背诵的)进行快速的求解
组合问题
- 组合问题的复杂度
- 时间复杂度: O ( C n k × k ) O(C_n^k × k) O(Cnk×k),总共有 C n k C_n^k Cnk种组合,每种组合需要 O ( k ) O(k) O(k) 的时间复杂度
- 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),递归深度为n,所以系统栈所用空间为 O ( n ) O(n) O(n)
无重复元素的组合
- 基本概述
- 问题:从
无重复元素的集合
中选出K个元素组成组合,每个元素只能被选取一次
,且选出的元素之间没有顺序
之分。 - 举例:从元素集合{1,2,3}中选择2个元素的组合为{(1,2),(1,3),(2,3)}。
- 问题:从
- 代码
- 解决的问题:给定一个
线性表
,求该线性表中满足条件
的组合
- 示例:求线性表中所有个数为target的结果。
- 剪枝:列表中剩余元素
(vec.size() - i) >= 所需需要的元素个数(target - path.size())
- 解决的问题:给定一个
// 从候选集candidate中选出任意k个数组成的集合
vector<vector<int>> Backtracking(vector<int> &candidate, int k) {
const int len = candidate.size();
// 递归函数
vector<int> path; // 符合条件的路径
vector<vector<int>> res; // 符合条件的路径集合
auto self = [&](auto &&self, int pos){
// 递归出口:满足条件的路径加入结果集中
if (path.size() == k) {
res.push_back(path);
return;
}
// i = start表示从之后剩余中选择
for (int i = pos; i < len ; ++i) {
if (i > len - (k-path.size()))
continue;
path.push_back(candidate[i]); // 做出选择
self(self, i+1);// key: 是i+1 // 递归
path.pop_back(); // 撤销选择
}
};
self(self, 0);
return res;
}
有重复元素的组合
- 基本概述
- 问题:从
有重复元素的组合
中选出若干元素组成组合,每个元素只能被选取一次
,且选出的元素之间没有顺序
之分。 - 举例:从集合{1, 2, 2, 3}中选择2个元素的组合为{1, 2}、{1, 3}、{2, 2}、{2, 3}。
- 问题:从
- 代码
- 解决问题:给定一个
线性表
,求该线性表中满足条件
的组合
,因为有重复元素,所以选择重复元素时只能使用一次,否则会出现集合中的重复
- 解决问题:给定一个
vector<vector<int>> Backtracking(vector<int> &candidate, int k) {
// 排序
sort(candidate.begin(), candidate.end());
// 递归匿名函数
vector<int> path;
vector<vector<int>> res;
auto self = [&](auto &&self, int pos){
if (path.size() == k) {
res.push_back(path);
return;
}
for (int i = pos; i < candidate.size(); ++i) {
// key: i > pos。第一次选取到重复的数,不会影响后面
if (i > pos && candidate[i] == candidate[i-1])
continue;
path.push_back(candidate[i]);
self(self, i+1);
path.pop_back();
}
};
// 递归调用
self(self, 0);
return res;
}
排列问题
- 组合问题的复杂度
- 时间复杂度: O ( n × n ! ) O(n×n!) O(n×n!),一共 n ! n! n! 种组合,每种排列构造时间需要 O ( n ) O(n) O(n) 的时间复杂度
- 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),递归深度为n,所以系统栈所用空间为 O ( n ) O(n) O(n)
无重复元素的全排列
- 基本概述
- 问题:无重复元素的排列是指在
给定一组不同的元素
中,按照一定的顺序排列出所有可能的组合
,每个元素只出现一次
。 - 举例:从集合{1, 2, 3},则可以产生以下6种无重复元素的排列:{1, 2, 3}、{1, 3, 2}、{2, 1, 3}、{2, 3, 1}、{3, 1, 2}、{3, 2, 1}。
- 问题:无重复元素的排列是指在
- 代码
- 不需要使用pos,每一个i对应一位
vector<vector<int>> permute(vector<int>& candidate) { const int len = candidate.size(); vector<int> path; // 回溯路径 vector<vector<int>> res; // 回溯结果集 vector<bool> used(len, false); // 使用标记 auto self = [&](auto &&self){ // 回溯算法 if (path.size() == len) { res.push_back(path); return ; } for (int i = 0; i < len; ++i) { // path里已经收录的元素,直接跳过 if (used[i] == true) continue; // 增加选择 used[i] = true; path.push_back(candidate[i]); // 进行回溯 self(self); // 撤回选择 used[i] = false; path.pop_back(); } }; // 调用 self(self); return res; }
有重复元素的全排列
-
基本概述
- 问题:无重复元素的排列是指在
给定一组不同的元素
中,按照一定的顺序排列出所有的不重复组合
- 举例:从集合[1,1,2],则可以产生无重复的全排列: [1,1,2], [1,2,1], [2,1,1]
- 问题:无重复元素的排列是指在
-
代码
- 产生重复解的原因:例如[1,1,2], 无法区分[1(0), 1(1), 2] 和[1(1), 1(0), 2] 这两种情况的解
vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& candidate) { const int len = candidate.size(); sort(candidate.begin(), candidate.end()); // 递归 vector<int> path; vector<vector<int>> res; vector<bool> used(len, false); // key:注意初始化 auto self = [&](auto &&self){ if (path.size() == len) { res.emplace_back(path); return ; } for (int i = 0; i < len; ++i) { // 有效的重复元素 && 前一个元素未被使用 // 保证相同元素同层中只有第一个被使用 if (i > 0 && candidate[i] == candidate[i-1] && used[i-1] == false) continue; if (used[i] == false) { used[i] = true; path.emplace_back(candidate[i]); self(self); used[i] = false; path.pop_back(); } } }; self(self); return res; } // 哈希表处理重复解 vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& candidate) { const int len = candidate.size(); // 去重 unordered_map<int, int> umap; for (auto &i : candidate) ++umap[i]; // 回溯算法 vector<vector<int> > res; vector<int> path; auto self = [&](auto &&self, int pos){ // 递归出口 if (pos == len) { res.push_back(path); return ; } for (auto &i : umap) { if (i.second == 0) continue; path.push_back(i.first); --i.second; self(self, pos+1); path.pop_back(); ++i.second; } }; self(self, 0); return res; }
- 产生重复解的原因:例如[1,1,2], 无法区分[1(0), 1(1), 2] 和[1(1), 1(0), 2] 这两种情况的解
HOT200回溯相关题目
39. 组合总和
- 题目
- 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
- candidates 中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取
- 输入:candidates = [2,3,5], target = 4
- 输出:[[2,2]]
vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) {
vector<vector<int>> res;
vector<int> path;
auto self = [&](auto &&self, int pos, int sum){
// 结束条件
if (sum > target) return ;
if (sum == target) {
res.push_back(path);
return ;
}
// 路径回溯
for (int i = pos; i < candidates.size(); ++i) {
sum += candidates[i];
path.push_back(candidates[i]);
self(self, i, sum); // key: 不用i+1表示可重复读取当前值
sum -= candidates[i];
path.pop_back();
}
};
self(self, 0, 0);
return res;
}
40. 组合总和 II
- 题目
- 给定一个候选人编号的集合 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。
- 输入: candidates = [2,5,2,1,2], target = 5,
- 输出:[ [1,2,2], [5] ]
- 代码
vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {
const int len = candidates.size();
sort(candidates.begin(), candidates.end());
// 回溯部分
vector<int> path;
vector<vector<int>> res;
vector<bool> used(len, false);
int sum = 0;
auto self = [&](auto &&self, int pos){
// 结点剪枝
if (sum == target) {
res.emplace_back(path);
return ;
}
for (int i = pos; i < len; ++i) {
// 分叉剪枝: 性能高一些
if (sum + candidates[i] > target) continue;
if (i > 0 && candidates[i] == candidates[i-1] && used[i-1] == false)
continue;
if (used[i] == true) continue;
used[i] = true;
path.emplace_back(candidates[i]);
sum += candidates[i];
self(self, i+1); // i+1表示每个元素不重复使用
sum -= candidates[i];
path.pop_back();
used[i] = false;
}
};
self(self, 0);
return res;
}
93. 复原 IP 地址
- 题目
- 给定一个只包含数字的字符串 s ,用以表示一个 IP 地址,返回所有可能的有效 IP 地址,这些地址可以通过在 s 中插入 ‘.’ 来形成
- 输入:s = “25525511135”
- 输出:[“255.255.11.135”,“255.255.111.35”]
vector<string> restoreIpAddresses(string s) {
const int len = s.size();
// 判断字符串s在左闭又闭区间[start, end]所组成的数字是否合法
auto is_valid = [](const string& s, int start, int end) {
cout << start <<' ' << end << endl;
if (start > end) {
return false;
}
if (s[start] == '0' && start != end) // 0开头的数字不合法
return false;
int num = 0;
for (int i = start; i <= end; i++) {
if (s[i] > '9' || s[i] < '0') { // 遇到非数字字符不合法
return false;
}
num = num * 10 + (s[i] - '0');
if (num > 255) { // 如果大于255了不合法
return false;
}
}
return true;
};
131. 分割回文串
- 131. 分割回文串
- 获取
[startIndex,i]
在s中的子串s.substr(startIndex, i - startIndex + 1)
// 判断是否为回文字符串 bool isPalindrome(const string& s, int start, int end) { for (int i = start, j = end; i < j; i++, j--) { if (s[i] != s[j]) { return false; } } return true; } // 基本的回溯 vector<vector<string>> result; vector<string> path; // 放已经回文的子串 void backtracking (const string& s, int startIndex) { // 如果起始位置已经大于s的大小,说明已经找到了一组分割方案了 if (startIndex >= s.size()) { result.push_back(path); return; } for (int i = startIndex; i < s.size(); i++) { // 剪枝与枝的延长 if (isPalindrome(s, startIndex, i)) { // 是回文子串 // 获取[startIndex,i]在s中的子串 string str = s.substr(startIndex, i - startIndex + 1); path.push_back(str); } else { // 不是回文,跳过 continue; } backtracking(s, i + 1); // 寻找i+1为起始位置的子串 path.pop_back(); // 回溯过程,弹出本次已经填在的子串 } } vector<vector<string>> partition(string s) { result.clear(); path.clear(); backtracking(s, 0); return result; }
- 获取
1005. K 次取反后最大化的数组和
- 1005. K 次取反后最大化的数组和
- sort的使用:第三个参数为自定义的排序队则,在头文件#include
- accumulate的使用:第三个参数为累加的初值,在头文件include
static bool cmp(int a, int b) { return abs(a) > abs(b);// 绝对值的从大到小进行排序 } int largestSumAfterKNegations(vector<int>& A, int K) { // 将容器内的元素按照绝对值从大到小进行排序 sort(A.begin(), A.end(), cmp); // 在K>0的情况下,将负值按照绝对值从大到小依次取反 for (int i = 0; i < A.size(); i++) { if (A[i] < 0 && K > 0) { A[i] *= -1; K--; } } // 如果K为奇数,将最小的正数取反 if (K % 2 == 1) A[A.size() - 1] *= -1; // 求和 return accumulate(A.begin(),A.end(),0); // 第三个参数为累加的初值,在头文件include<numeric> }
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参考博客
- 「代码随想录」47. 全排列 II:【彻底理解排列中的去重问题】详解
- codetop