代码随想录算法训练营DAY28|C++回溯算法Part.4|93.复原IP地址、78.子集、90.子集II

文章目录

93.复原IP地址
- 思路
- - 确定非法的范围
  - 树形结构
- 伪代码
78.子集
- 思路
- 伪代码实现
- CPP代码
90.子集II
- 思路
- CPP代码
- - 用used去重的办法
  - 用set去重的版本
  - 不使用used数组、set的版本

93.复原IP地址

力扣题目链接

文章讲解：93.复原IP地址

视频讲解：回溯算法如何分割字符串并判断是合法IP？| LeetCode：93.复原IP地址

状态：一种十分典型的分割问题，根据IP地址的特征从分割一个字符、两个字符、三个字符推进，但是其中肯定是要进行剪枝的。代码的实现应该是什么样的呢？

思路

确定非法的范围

字符中出现非法字符串；
数字前面不允许有0：“1.013.1.1”；
不允许大于255。

这种分割问题，我们一定要用暴力枚举每一种分割的情况。

树形结构

树形结构中仍然还有许多细节需要注意：切割线如何固定在那里？然后剩余的切割线还能到后面继续切割？

如何去表达切割子串呢？

在这里插入图片描述

伪代码

递归的返回值和参数：
- 首先我们必须要有一个全局变量来记录结果vector<string> result
- 其次，我们需要定义指示分割线的变量和我们添加逗点的数量
- pointNum：我们的结果一定是要有逗点的，所以树的深度只有三层(不算根)
```
vector<string> result;
void backtracking(string& s, int startIndex, int pointNum){
}
```
递归终止条件：本题题目明确要求只分四段，也就如上文所说，3个pointNum就说明字符串分成四段了，我们检查一下第四段是否合法，就可以放入到结果集中了。

if (pointNum == 3){	//逗点数量为3时，分割结束
  //判断第四段子字符串是否合法，如果合法就放入result中
  if (isValid(s, startIndex, s.size() - 1)){
    result.push_back(s);
  }
  return ;
}

单层搜索逻辑
- 本题中最重要的逻辑我觉得是没分割一次，检查一次子串合法性，如何加上逗点，不合法直接剪掉分支。
- 然后就是递归和回溯的过程：
  - 递归调用时，下一层递归的startIndex从i + 2开始，因为我们在字符串里加了逗点。同时记录分割符的数量pointNum + 1。
  - 回溯时，记得删除逗点，然后pointNum也要-1
```
for (int i = startIndex; i < s.size(); i++){
  if (isValid(s, startIndex, i)){
    s.insert(s.begin() + i + 1, '.'); //在i的后面插入一个逗点
    pointNum++;
    backtracking(s, i+ 2, pointNum);
    pointNum--;
    s.erase(s.begin() + i + 1);				// 回溯删掉逗点
  }else break;
}
```

判断子串是否合法

段位以0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不合法

bool isValid(const string& s, int start, int end){
  if (start > end){
    return false;
  }
  if (s[start] == '0' && start != end) //0开头的数字不合法
    return false;
  int num = 0;
  for (int i = start; i <= end; i++){
    if (s[i] > '9' || s[i] < '0')	return false;//遇到非法数字
      
    num = num * 10 + (s[i] - '0');
    if (num > 255)	return false;	//如果大于255
      
  }
  return true;
}

78.子集

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文章讲解：78.子集问题

视频讲解：回溯算法解决子集问题，树上节点都是目标集和！ | LeetCode：78.子集

状态：第一次碰到子集问题毫无思路，但是看完卡哥的树形结构和讲解，真的是豁然开朗

思路

啥也不说，先上树形结构图
在这里插入图片描述

从图中可以很明显得看出：组合问题和切割问题都是收集树的叶子结点，而自己问题是找树的所有结点！

但是究其本质，子集问题仍然是一个组合问题，因为它的集合是无序的，子集{1, 2}{2, 1}是一样的。

所以既然是无序，取过的元素不会重复取，那么我们写回溯算法，for循环仍然要从startIndex开始而不是从0开始。（后序的排列问题我们for就得从0开始啦，因为{1, 2}和{2, 1}是两个集合）

伪代码实现

递归函数参数

全局变量path和result
startIndex

vector<vector<int>> result;
vector<int> path;
void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex) {
}

递归终止条件：从树形结构可以看出，剩余集合为空的时候，我们的递归就结束了。startIndex已经大于数组的长度了，就终止了，因为没有元素可取了

if (startIndex >= nums.size()) {
    return;
}

单层递归逻辑：子集问题不需要任何剪枝，因为子集就是要遍历整颗树！

for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
    path.push_back(nums[i]);    // 子集收集元素
    backtracking(nums, i + 1);  // 注意从i+1开始，元素不重复取
    path.pop_back();            // 回溯
}

CPP代码

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex) {
        result.push_back(path); // 收集子集，要放在终止添加的上面，否则会漏掉自己
        if (startIndex >= nums.size()) { // 终止条件可以不加
            return;
        }
        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) {
        result.clear();
        path.clear();
        backtracking(nums, 0);
        return result;
    }
};

90.子集II

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文章讲解：90.子集II

视频讲解：回溯算法解决子集问题，如何去重？| LeetCode：90.子集II

状态：这个问题就是一个：去重。在之前的40.组合总和II中我们已经讨论过回溯算法中的去重问题。

思路

在这里插入图片描述

去重思路和40.组合总和II一致，这里直接给出代码

CPP代码

用used去重的办法

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex, vector<bool>& used) {
        result.push_back(path);
        for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
            // 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
            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) {
                continue;
            }
            path.push_back(nums[i]);
            used[i] = true;
            backtracking(nums, i + 1, used);
            used[i] = false;
            path.pop_back();
        }
    }

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

用set去重的版本

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;
    }
};

不使用used数组、set的版本

本题也可以不使用used数组来去重，因为递归的时候下一个startIndex是i+1而不是0。

如果要是全排列的话，每次要从0开始遍历，为了跳过已入栈的元素，需要使用used。

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex) {
        result.push_back(path);
        for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
            // 而我们要对同一树层使用过的元素进行跳过
            if (i > startIndex && nums[i] == nums[i - 1] ) { // 注意这里使用i > startIndex
                continue;
            }
            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;
    }
};