0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

Day 24 回溯算法01

倪雅各 03-24 21:30 阅读 2
算法

 理论基础 

回溯和递归相辅相成,有有递归就会有回溯,通常在递归函数的下面

回溯法解决的问题:

1.组合问题。在一个集合中找到指定的组合(子集)

2.切割问题。给一个字符串,如何切割满足特定条件

3.子集问题。子集列举

4.排列组合问题,组合没有顺序,排列强调顺序

5.棋盘问题,n皇后,解数独

回溯法的理解:回溯法可以抽象为一个树,树的宽度相当于集合大小,树的深度等于递归深度

void 函数名(参数){
    if(终止条件){ 收集结果; return}
    for(集合元素集){
        处理节点;
        递归函数;
        回溯操作(撤销递归导致的操作);
    }
    return;

 77. 组合  

题目链接:77. 组合 - 力扣(LeetCode)

思路:回溯三步走,套用上面的模板,要设置公共参数。

        使用LinkedList ,与 ArrayList 相比,LinkedList 的增加和删除的操作效率更高,而查找和修改的操作效率较低。

其中LinkedList   转化为ArraryList 使用的是构造方法

class Solution {
    List<List<Integer>> reuslt = new ArrayList<>();
    LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();
    public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
        combine1(n,k,1);
        return reuslt;
    }

    public void combine1(int n, int k, int start){
        if(path.size() == k){
            reuslt.add(new ArrayList<>(path));//构造方法进行类型转换
            return;
        }
        for(int i = start; i <= n; i++){
            path.add(i);
            combine1(n,k,i+1);
            path.removeLast();
        }
    }
}

举报

相关推荐

0 条评论