July 算法习题 - 字符串4（全排列和全组合）

摘要：求字符串的全排列字符串的全排列设计一个算法，输出一个字符串字符的全排列。的做法没有结果的，都是在一个字符串上进行的操作。字符串的全组合输入三个字符，则它们的组合有。因此可以循环字符串长度，然后输出对应代表的组合即可。

  
求字符串的全排列

设计一个算法，输出一个字符串字符的全排列。
比如，String = "abc"
输出是"abc","bac","cab","bca","cba","acb"

从集合依次选出每一个元素，作为排列的第一个元素，然后对剩余的元素进行全排列，如此递归处理；

比如：首先我要打印abc的全排列，就是第一步把a 和bc交换（得到bac,cab），这需要一个for循环，循环里面有一个swap，交换之后就相当于不管第一步了，进入下一步递归，所以跟一个递归函数， 完成递归之后把交换的换回来，变成原来的字串
递归方法1（July 方法）：

abc 为例子：
1. 固定a, 求后面bc的全排列： abc, acb。 求完后，a 和 b交换； 得到bac,开始第二轮
2. 固定b, 求后面ac的全排列： bac, bca。 求完后，b 和 c交换； 得到cab,开始第三轮
3. 固定c, 求后面ba的全排列： cab, cba
 即递归树： 
　　　　　str:　　 a    　　　　 b 　　　　　　  c
　　　　　　 　　ab ac     　　ba bc  　　　     ca cb
　   　result:     abc acb    　 bac bca　     　   cab cba
　 

    public static void Permutation(char[] s, int from, int to) {
        if(to<=1)
            return;
        if(from == to){
            System.out.println(s);
        }
        else{
            for(int i=from;i<=to;i++){
                swap(s,i,from);
                Permutation(s,from+1,to);
                swap(s,from,i);
                }
        }
    }

    public static void swap(char[] s, int i, int j) {
        char temp = s[i];
        s[i] = s[j];
        s[j] = temp;
    }

递归方法2：
与上面算法区别：
本算法需要一个额外的存储空间存放结果（buffer），固定第一个位置是哪个元素的时候，是通过一个循环,然后看原始字符串上，每一个位置是什么元素。July的做法没有结果的buffer，都是在一个字符串上进行的操作。第一个swap的作用就是，依次拿起始字符和后面的每一个字符交换，这样就能遍历第一个位置上的所有可能字符

推荐一个youtube讲解的视频

n个数的全排列，一共有n！种情况. （n个位置，第一个位置有n种，当第一个位置固定下来之后，第二个位置有n-1种情况...）

全排列的过程：

选择第一个字符

获得第一个字符固定下来之后的所有的全排列

选择第二个字符

获得第一+ 二个字符固定下来之后的所有的全排列

从这个过程可见，这是一个递归的过程。

还有一点需要注意是：
之前递归过程选择的字符，下一次不能再被选： 第一个位置选了a, 其他位置就不能选a了
解决方法是1. 扫描之前选择的字符 或者 2.创建一个与字符串等长的boolean数组，标记该位置对于的字符是否已经选择。若选择，则标记true; 若未选择，则标记false.

public class Permutation {
    public static void permute(String str){
        int length = str.length();
        boolean[] used = new boolean[length];
        StringBuffer output = new StringBuffer(length);

        permutation(str,length,output,used,0);

    }

    // @para
    // position : 下一个放置的元素位置,所以调入时候是0
    // 
    static void permutation(String str, int length, StringBuffer output, boolean[] used, int position){
        // end of the recursion
        if(position == length){
            System.out.println(output.toString());
            return;
        }
        else{
            for(int i=0;i

个人认为这个算法不如第一个递归方法，因为需要额外的空间；但是二者的时间复杂度是相同的，都是O(n！)。

字符串的全组合

输入三个字符 a、b、c，则它们的组合有a b c ab ac bc abc。当然我们还是可以借鉴全排列的思路，利用问题分解的思路，最终用递归解决。不过这里介绍一种比较巧妙的思路 —— 基于位图。

假设原有元素n个，最终的组合结果有2^n - 1. 可以使用2^n - 1个位，1表示取该元素，0表示不取。 所以a表示001,取ab是011。
001,010,011,100,101,110,111。对应输出组合结果为：a,b,ab,c,ac,bc,abc。

因此可以循环 1~2^n-1(字符串长度)，然后输出对应代表的组合即可。

    public static void Combination(char [] s){
        if(s.length == 0){
            return;
        }
        int len = s.length;
        int n = 1<

    for(int j=0;j

j = 0， 1<
j = 1， 1<
j = 2， 1<

有限制的组合

Leetcode

  
Given two integers n and k, return all possible combinations of k numbers out of 1 ... n.

  For example,

  If n = 4 and k = 2, a solution is:

  [

    [2,4],

    [3,4],

    [2,3],

    [1,2],

    [1,3],

    [1,4],

  ]


解题思路

基于位操作，这里我们主要借助一个二进制操作 “ 求最小的、比 x 大的整数 M，使得 M 与 x 的二进制表示中有相同数目的 1”，如果这个操作已知，那么我们可以设置一个初始整数 bit，bit 的低位第 1~k 个二进制位为 1，其余二进制位为 0，bit 的二进制表示一种组合，然后调用上述操作求得下一个 bit，bit 的最大值为：bit 从低位起第 n-k+1~n 位等于 1，其余位等于 0，即 (1<

    public static List> combine(int n, int k) {
        if(n == 0 | k>n){
            return null;
        }
        int len = n;
        int nbit = 1<> result = new ArrayList>();
        //从1循环到2^len-1
        for(int i=kbit-1; i<= inbit; i = nextn(i)){
            List list = new ArrayList();
            for(int j=0;j>2;
    }



附录： 位操作

  
求整数的二进制表示中有多少个 1


方法1

应用了n&=(n-1)能将 n 的二进制表示中的最右边的 1 翻转为 0 的事实。只需要不停地执行 n&=(n-1)，直到 n 变成 0 为止，那么翻转的次数就是原来的 n 的二进制表示中 1 的个数，其代码如下：

    public int count1Bits(int n){
        int count = 0;
        while(n!=0){
            count++;
            n = n & (n-1);
        }
        return count;
    }


NextN

  
给定一个正整数 N，求最小的、比 N 大的正整数 M，使得 M 与 N 的二进制表示中有相同数目的 1


方法1： 简单枚举

从 N+1 开始枚举，对每个数都测试其二进制表示中的 1 的个数是否与 N 的二进制表示中 1 的个数相等，遇到第一次相等时就停止

    public int GetNextN(int n){
        int k = count1Bits(n);
        do{
            n++;
        }while(count1Bits(n) != k);
        return n;
    }


方法2： O(1)时间高效方法
参考

public int NextN(int n){
    int x = n&(-n);
    int t = n + x;
    int ans = t | ((n^t)/x)>>2;
    return ans;
}


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