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🔥系列专栏:算法分析与设计
⛺️稳中求进,晒太阳
题目
给定两个整数 n
和 k
,返回范围 [1, n]
中所有可能的 k
个数的组合。
你可以按 任何顺序 返回答案。
示例
示例 1:
输入:n = 4, k = 2 输出: [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ]
示例 2:
输入:n = 1, k = 1 输出:[[1]]
思路(回溯+剪枝)
如果解决一个问题有多个步骤,每一个步骤有多种方法,题目又要我们找出所有的方法,可以使用回溯算法;
回溯算法是在一棵树上的 深度优先遍历(因为要找所有的解,所以需要遍历);
组合问题,相对于排列问题而言,不计较一个组合内元素的顺序性(即 [1, 2, 3] 与 [1, 3, 2] 认为是同一个组合),因此很多时候需要按某种顺序展开搜索,这样才能做到不重不漏。
回溯算法首先需要画出递归树,不同的树决定了不同的代码实现。下面给出了两种画树的思路。
根据搜索起点画出二叉树
既然是树形问题上的 深度优先遍历,因此首先画出树形结构。例如输入:n = 4, k = 2,我们可以发现如下递归结构:
如果组合里有 1 ,那么需要在 [2, 3, 4] 里再找 1 个数;
如果组合里有 2 ,那么需要在 [3, 4] 里再找 1数。注意:这里不能再考虑 1,因为包含 1 的组合,在第 1 种情况中已经包含。
依次类推(后面部分省略),以上描述体现的 递归 结构是:在以 n 结尾的候选数组里,选出若干个元素。画出递归结构如下图:
说明:
叶子结点的信息体现在从根结点到叶子结点的路径上,因此需要一个表示路径的变量 path,它是一个列表,特别地,path 是一个栈;
每一个结点递归地在做同样的事情,区别在于搜索起点,因此需要一个变量 start ,表示在区间 [begin, n] 里选出若干个数的组合;
对于这一类问题,画图帮助分析是非常重要的解题方法。
代码实现
class Solution {
public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
if (k <= 0 || n < k) {
return res;
}
// 从 1 开始是题目的设定
Deque<Integer> path = new ArrayDeque<>();
dfs(n, k, 1, path, res);
return res;
}
public static void dfs(int n,int k,int begin,Deque<Integer> path,List<List<Integer>> res){
//递归中止条件 path长度为k
if(path.size()==k){
res.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
//遍历所有可能的起点
for(int i=begin;i<=n;i++){
//向路径变量里添加一个数字
path.addLast(i);
dfs(n,k,i+1,path,res);
path.removeLast();
}
}
}