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回溯算法:排列问题(二)

7.全排列 II

题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/permutations-ii/

给定一个可包含重复数字的序列 nums ,按任意顺序 返回所有不重复的全排列。

示例 1:

输入:nums = [1,1,2]

输出:

[[1,1,2],

[1,2,1],

[2,1,1]]

示例 2:

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]]

提示:

  • 1 <= nums.length <= 8
  • -10 <= nums[i] <= 10

思路

这道题目和回溯算法:排列问题!的区别在于「给定一个可包含重复数字的序列」,要返回「所有不重复的全排列」。

这里又涉及到去重了。

在回溯算法:求组合总和(三) 、回溯算法:求子集问题(二)我们分别详细讲解了组合问题和子集问题如何去重。

那么排列问题其实也是一样的套路。

「还要强调的是去重一定要对元素进行排序,这样我们才方便通过相邻的节点来判断是否重复使用了」。

我以示例中的 [1,1,2]为例 (为了方便举例,已经排序)抽象为一棵树,去重过程如图:

回溯算法:排列问题(二)

图中我们对同一树层,前一位(也就是nums[i-1])如果使用过,那么就进行去重。

「一般来说: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」。

在回溯算法:排列问题!中已经详解讲解了排列问题的写法,在回溯算法:求组合总和(三) 、回溯算法:求子集问题(二)中详细讲解的去重的写法,所以这次我就不用回溯三部曲分析了,直接给出代码,如下:

C++代码

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking (vector<int>& nums, vector<bool>& used) {
        // 此时说明找到了一组
        if (path.size() == nums.size()) {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            // used[i - 1] == true,说明同一树支nums[i - 1]使用过
            // used[i - 1] == false,说明同一树层nums[i - 1]使用过
            // 如果同一树层nums[i - 1]使用过则直接跳过
            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) {
                continue;
            }
            if (used[i] == false) {
                used[i] = true;
                path.push_back(nums[i]);
                backtracking(nums, used);
                path.pop_back();
                used[i] = false;
            }
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {
        result.clear();
        path.clear();
        sort(nums.begin(), nums.end()); // 排序
        vector<bool> used(nums.size(), false);
        backtracking(nums, used);
        return result;
    }
};

           

拓展

大家发现,去重最为关键的代码为:

if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) { 
    continue;
}
           

「如果改成 

used[i - 1] == true

, 也是正确的!」,去重代码如下:

if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == true) { 
    continue;
}
           

这是为什么呢,就是上面我刚说的,如果要对树层中前一位去重,就用

used[i - 1] == false

,如果要对树枝前一位去重用

used[i - 1] == true

「对于排列问题,树层上去重和树枝上去重,都是可以的,但是树层上去重效率更高!」

这么说是不是有点抽象?

来来来,我就用输入: [1,1,1] 来举一个例子。

树层上去重(used[i - 1] == false),的树形结构如下:

回溯算法:排列问题(二)

树枝上去重(used[i - 1] == true)的树型结构如下:

回溯算法:排列问题(二)

大家应该很清晰的看到,树层上对前一位去重非常彻底,效率很高,树枝上对前一位去重虽然最后可以得到答案,但是做了很多无用搜索。

总结

这道题其实还是用了我们之前讲过的去重思路,但有意思的是,去重的代码中,这么写:

if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) { 
    continue;
}
           

和这么写:

if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == true) { 
    continue;
}