我在代码随想录|写代码Day25 |回溯算法|93.复原IP地址 , 78.子集 , 90.子集II

学习目标:

博主介绍: 27dCnc
专题 : 数据结构帮助小白快速入门
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学习时间:

  • 周一至周五晚上 7 点—晚上9点
  • 周六上午 9 点-上午 11 点
  • 周日下午 3 点-下午 6 点

主题: 回溯算法

今日份打卡
在这里插入图片描述

  • 代码随想录-回溯算法

学习内容:

  1. 复原IP地址
  2. 子集
  3. 子集II

内容详细

93.复原IP地址

题目考点 : IP基础知识 回溯 条件判断 隔板法

在这里插入图片描述

题目分析: 本题也是查用隔板法将各个数据隔开,然后判断每个隔开的数据最后得到答案

在这里插入图片描述

判断子串是否合法

最后就是在写一个判断段位是否是有效段位了。

主要考虑到如下三点:

  • 段位以0为开头的数字不合法
  • 段位里有非正整数字符不合法
  • 段位如果大于255了不合法

回溯三部曲

void backtracking(参数) {
    if (终止条件) {
        存放结果;
        return;
    }

    for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) {
        处理节点;
        backtracking(路径,选择列表); // 递归
        回溯,撤销处理结果
    }
}

详细请看文章 : 回溯算法基础

最后代码

class Solution {
    vector<string>result; 
    void backtricking(string&s,int StartIndex,int poinSum) { //pointSum是逗点的统计
        if(poinSum == 3) { // 终止条件
            if(isGood(s, StartIndex, s.size() - 1)) {
                result.push_back(s);
            }
            return ;
        }
        for(auto i = StartIndex; i < s.size();i++) {
            if(isGood(s,StartIndex,i)) {
                s.insert(s.begin() + i + 1, '.');
                poinSum++;
                backtricking(s, i+2, poinSum);
                poinSum--;
                s.erase(s.begin() + i + 1);
            } else break;
        }
    }
    bool isGood(const string& s, int start, int end) {
        if (start > end) {
            return false;
        }
        if (s[start] == '0' && start != end) {
            return false;
        }
        int num = 0;
        for(auto i = start; i<= end; i++) {
            if (s[i] > '9' || s[i] < '0') {
                return false;
            }
            num = num * 10 + (s[i] - '0');
            if (num > 255) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
public:
    vector<string> restoreIpAddresses(string s) {
        result.clear();
        if (s.size() < 4 || s.size() > 12) return result;
        backtricking(s,0,0);
        return result;
    }
};

78.子集

题目考点: 集合子集 组合 回溯收集路径

在这里插入图片描述
解题思路

如果把子集问题、组合问题、分割问题都抽象为一棵树 的话,那么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!

其实子集也是一种组合问题,因为它的集合是无序的,子集{1,2} 和 子集{2,1}是一样的。

那么既然是无序,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,而不是从0开始!
所以运到集合问题时我们用 startIndex 去控制我们遍历顺序,遍历的位置开始,

题目回溯图

在这里插入图片描述

题解代码

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int>v;
public:
    void backtracking(vector<int>&nums,int startIndex) {
        result.push_back(v); //收集路径
        if (startIndex >= nums.size()) {
            return ;
        }
        for(auto i = startIndex;i < nums.size(); ++i) {
            v.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums,i+1);
            v.pop_back();
        }
    }
    vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {
        result.clear(),v.clear();
        backtracking(nums,0);
        return result;
    }
};

90.子集II

题目考点: 回溯 子集 回溯路径收集 回溯去重

在这里插入图片描述

题目思路

这个题目考点便是, 子集可以按照任意顺序排列 这个说明我们取的元素不可以重复,但是我们的集合也不能重复,这个便是题目的考点,我们可以取同一个元素多次,但是最后组合成的结果不能出现重复,这个时候我们就要取重,关于去重方法我们可以采用标记法

关键图解
在这里插入图片描述

最后题目代码

class Solution {
private:
    vector<vector<int>>result;
    vector<int>vec;
public:
    void backtracking(vector<int>&nums,int StratIndex,vector<bool>& used) {
        result.push_back(vec);
        // used[i-1] ==true,说明同一树枝candidates[i-1]使用过
        // used[i-1] ==false,说明同一树层candidates[i-1]使用过
        //而我们要对同一树层使用过的元素进行跳过
        for(auto i = StratIndex; i < nums.size(); ++i) {
            if (i>0 && nums[i] == nums[i-1] && used[i-1] == false) {
                continue;
            }
            vec.push_back(nums[i]);
            used[i] = true;
            backtracking(nums,i+1,used);
            used[i] = false;
            vec.pop_back();
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {
        result.clear(),vec.clear();
        vector<bool> used(nums.size(),false);
        sort(nums.begin(),nums.end());
        backtracking(nums,0,used);
        return result;
    }
};

使用set去重的方法

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex) {
        result.push_back(path);
        unordered_set<int> uset;
        for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
            if (uset.find(nums[i]) != uset.end()) {
                continue;
            }
            uset.insert(nums[i]);
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums, i + 1);
            path.pop_back();
        }
    }

public:
    vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {
        result.clear();
        path.clear();
        sort(nums.begin(), nums.end()); // 去重需要排序
        backtracking(nums, 0);
        return result;
    }

关于去重

去重的方法有很多但是我们最后和目的只要一个,怎么简单怎么来

也可以这样写

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

题型总结

在这里插入图片描述


学习产出:

  • 技术笔记 2 遍
  • CSDN 技术博客 3 篇
  • 习的 vlog 视频 1 个

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