摘要:回溯法复杂度时间空间思路通过深度优先搜索,回溯出所有可能性即可。而递归的条件是当或者时,返回一个空列表。注意当返回的是空列表时,要加一个空列表进去,否则循环会被跳过代码加入一个空列表,防止跳过循环
Combinations
回溯法 复杂度Given two integers n and k, return all possible ombinations 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], ]
时间 O(N) 空间 O(K)
思路通过深度优先搜索,回溯出所有可能性即可。
代码public class Solution { List公式法 复杂度> res = new ArrayList
>(); public List
> combine(int n, int k) { dfs(1, k, n, new ArrayList
()); return res; } private void dfs(int start, int k, int n, List tmp){ // 当已经选择足够数字时,将tmp加入结果 if(k == 0){ res.add(new ArrayList (tmp)); } // 每一种选择数字的可能 for(int i = start; i <= n; i++){ tmp.add(i); dfs(i + 1, k - 1, n, tmp); tmp.remove(tmp.size() - 1); } } }
时间 O(N) 空间 O(N)
思路在数学中,组合数有这么一个性质 当C(n-1,k-1)返回的是空列表时,要加一个空列表进去,否则for循环会被跳过
$$ C_{n}^{k}=C_{n-1}^{k-1}cup n+C_{n-1}^{k}$$
所以,我们可以分别求出C(n-1,k-1)和C(n-1,k),并将前者都加上n,最后将两个结果和到一起,就是C(n,k)。而递归的Base条件是当n=0,k=0或者npublic class Solution {
public List
> combine(int n, int k) {
// Recursion: C(n, k) = C(n-1, k-1) U n + C(n-1, k)
// Base: C(0, k) C(n, 0) n < k ---> empty
List
> res = new LinkedList
>();
if(n < k || n == 0 || k == 0){
return res;
}
// C(n-1, k-1) U n
List
> temp = combine(n-1, k-1);
List
> part1 = new LinkedList
>();
// 加入一个空列表,防止跳过for循环
if(temp.isEmpty()){
List
> part2 = combine(n-1, k);
res.addAll(part1);
res.addAll(part2);
return res;
}
}
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