回溯算法:复原IP地址 子集 子集II

93.复原IP地址 

  • 思路:
    • 与分割回文串相似,复原ip地址是将给定字符串分割成点分十进制的四段,切割问题就可以使用回溯搜索法把所有可能性搜出来。
    • 回溯三部曲:
      • 递归参数:除了传入的需要分割的字符串,仍然需要startIndex保证不会重复分割,还需要一个变量pointNum来记录已添加的逗点数量。
      • 终止条件:当分割出四段,也就是逗点数量记录为3时,说明分割结束。再验证最后一段的合法性,若合法就可以加入结果集中。前三段的合法性在添加逗点之前判断,因为最后一段之后没有逗点了,所以要单独判断。
      • 单层逻辑:在for循环中,判断截取的左闭右闭区间子串 [startIndex, i] 合法后,在后面一位加上‘ . ’表示已经分割,记录分隔符的变量pointNum加一,再从‘ . ’的下一位开始继续递归,回溯时将‘ . ’再删除,pointNum减一。如果不合法,结束本层循环。
    • 判断子串是否合法:
      • 以0开头,但不只有0一个字符的子串不合法
      • 含有非0-9字符的子串不合法
      • 大于255的不合法
    • 剪枝:输入长度不合法的字符串时(主函数中),子串不合法时剪枝(isValid)。
    • 时间复杂度: O(3^4),IP地址最多包含4个数字,每个数字最多有3种可能的分割方式,则搜索树的最大深度为4,每个节点最多有3个子节点。
    • 空间复杂度: O(n)
class Solution {
private:
    vector<string> res;
    //startIndex记录起始位置(切割线),pointNum记录已添加的逗点数量
    void backtracking(string& s, int startIndex, int pointNum) {
        if(pointNum == 3) {//如果已添加三个逗点,说明已经切割成四段,切割完毕
            //判断切割的最后一段的合法性,合法就收集结果
            if(isValid(s, startIndex, s.size() - 1)) {
                res.push_back(s);
                return;
            }
        }

        for(int i = startIndex; i < s.size(); i++) {
            if(isValid(s, startIndex, i)) {//判断[startIndex, i]这一段的合法性,合法才继续向下执行递归逻辑,否则直接结束本层循环
                s.insert(s.begin() + i + 1, '.');//在这一字段后面添加逗点
                pointNum++;//逗点计数加一
                backtracking(s, i + 2, pointNum);//递归,从逗点后一位作为新的起始位置,所以是i+2
                pointNum--;//回溯
                s.erase(s.begin() + i + 1);//回溯
            } else break;
        }
    }

    //判断左闭右闭区间[start, end]字符串的合法性
    bool isValid(const string& s, int start, int end) {
        if(start > end) return false;
        //以0开头,但不只有0一个字符的区间不合法
        if(s[start] == '0' && start != end) return false;
        int num = 0;
        for(int i = start; i <= end; i++) {
            if(s[i] > '9' || s[i] < '0') return false;//非数字字符不合法
            num = num * 10 + (s[i] - '0');
            if(num > 255) return false;//大于255则不合法
        }
        return true;
    }

public:
    vector<string> restoreIpAddresses(string s) {
        res.clear();
        if(s.size() < 4 || s.size() > 12) return res;//传入字符串的长度不合法
        backtracking(s, 0, 0);
        return res;
    }
};


78.子集

  • 思路:
    • 子集问题是找树的所有节点
    • 集合是无序的,子集{1,2} 和 子集{2,1}是一样的,取过的元素不会重复取,写回溯算法的时候,for就要从startIndex开始。求排列问题的时候,就要从0开始,因为集合是有序的,{1, 2} 和{2, 1}是两个集合。
    • 回溯三部曲
      • 函数参数:除了输入的数组,还需要startIndex。
      • 终止条件:剩余集合为空的时候,就是叶子节点,此时startIndex已经大于数组的长度了,终止递归。其实可以不需要加终止条件,因为startIndex >= nums.size(),本层for循环本来也结束了,也不会导致无限递归
      • 单层逻辑求取子集问题,不需要任何剪枝,因为子集就是要遍历整棵树
    • 何时收集结果?
      • 我自己实现时的思路是每次path收集完一个元素,就收集一个结果,在主函数中单独收集空集。后面学习到把收集子集放在终止条件之前,就可以不用单独处理空集,也不会漏掉集合本身这个子集。
    • 时间复杂度: O(n * 2^n)
    • 空间复杂度: O(n)
class Solution {
private:
    vector<int> path;
    vector<vector<int>> res;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex) {
        res.push_back(path);//收集子集,要放在终止添加的上面,否则会漏掉自己本身这个子集
        //if(startIndex == nums.size()) return;//终止条件可以不加
        for(int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums, i + 1);
            path.pop_back();
        }
    }

public:
    vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {
        path.clear();
        res.clear();
        backtracking(nums, 0);
        return res;
    }
};


90.子集II

  • 思路:
    • 本题与78.子集的区别在于输入集合有重复元素,而要求输出的子集要去重,在40.组合总和II中,已经学习了如何处理这样的情况:首先要排序,为了让值相等的元素相邻,在横向遍历(for循环)时判断当前元素是否与前一个元素值相等,若相等,则跳过搜索

class Solution {
private:
    vector<int> path;
    vector<vector<int>> res;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex) {
        res.push_back(path);
        //if(startIndex >= nums.size()) return;
        for(int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
            //横向遍历时,值相同的两个元素不重复选取,实现去重
            if(i > startIndex && nums[i] == nums[i - 1]) continue;
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums, i + 1);
            path.pop_back();
        }
    }

public:
    vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {
        path.clear();
        res.clear();
        sort(nums.begin(), nums.end());//排序方便去重
        backtracking(nums, 0);
        return res;
    }
};

总结

组合问题和分割问题都是收集树的叶子节点,而子集问题是找树的所有节点

参考链接

代码随想录:复原IP地址   子集   子集II

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