题解 | #没有重复项数字的全排列#
没有重复项数字的全排列
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递归:
- 父问题转变为规模更小的子问题,当子问题解决时,线性返回,父问题也解决。
- f(n) -> f(n-1) -> ... -> f(1)
- f(n) <- f(n-1) <- ... <- f(1)
回溯:
- 父问题包含多个子问题,当子问题返回到父问题,再进入另一个子问题前,要初始化父问题的环境。
- f(n) -> f(n-1_), f(n-1__), f(n-1___) ... -> ... -> f(1_), f(1__), f(1___)...
- f(n) <- f(n-1_), f(n-1__), f(n-1___) ... <- ... <- f(1_), f(1__), f(1___)...
全排列(num) = 元素i + 全排列(num - i)
[1,2,3]的全排列思路:
- f([]):调用f([1]),[1].pop(),调用f([2]),...,return
- f([1]):调用f([1,2]),[1,2].pop(),调用f([1,3]),...,return
- f([1,2]):调用f([1,2,3]),[1,2,3].pop(),return
- f([1,2,3]):return
import copy class Solution: res = [] def permute(self , num: List[int]) -> List[List[int]]: num.sort() mark = [0 for i in range(len(num))] arr = [] self.full_permute(num,arr,mark) return Solution.res def full_permute(self, num, arr, mark): if len(arr) == len(num): # res.append()添加的是arr的引用,递归结束后,arr==[],res会全为空 # 因此需要在新内存中复制一份当前的arr Solution.res.append(copy.deepcopy(arr)) for i in range(len(num)): if mark[i] == 0: # 表示当前元素不在arr中 arr.append(num[i]) mark[i] = 1 self.full_permute(num,arr,mark) arr.pop() mark[i] = 0