手把手教你<leetcode>中的回溯算法——多一点套路
来源:互联网 发布:开天猫淘宝店多少钱 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 07:03
<leetcode>是一个很强大的OJ(OnlineJudge)算法平台,其中不少题目都很经典。其中有一个系列的考察回溯算法,例如Combination Sum 系列 Subsets系列等。根据百度百科定义:回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,又称为试探法,按选优条件向前搜索,以达到目标。但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。
博主在学习回溯算法到应用其完成算法题经历了很多的困惑,查看别人博客的时候基本都是解决某个特定问题,而不是注重方法,相信不少读者看完和我一样一脸懵逼。所以博主想要尝试下写下自己总结的方法。希望这篇博客能够帮助和我一样在学习算法的人!第一次写博客,如有疏漏,欢迎指正。
首先我们来看一道题目:
Combinations:Given two integers n and k,return all possible combinations of k numbersout of 1 ... n. For example, If n = 4 and k =2, a solution is:
[
[2,4],
[3,4],
[2,3],
[1,2],
[1,3],
[1,4],
]
(做一个白话版的描述,给你两个整数 n和k,从1-n中选择k个数字的组合。比如n=4,那么从1,2,3,4中选取两个数字的组合,包括图上所述的四种。)
然后我们看看题目给出的框架:
public class Solution {
public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
}
}
要求返回的类型是List<List<Integer>> 也就是说将所有可能的组合list(由整数构成)放入另一个list(由list构成)中。
现在进行套路教学:要求返回List<List<Integer>>,那我就给你一个List<List<Integer>>,因此
(1) 定义一个全局List<List<Integer>> result=new ArrayList<List<Integer>>();
(2) 定义一个辅助的方法(函数)public void backtracking(int n,int k, List<Integer>list){}
n k 总是要有的吧,加上这两个参数,前面提到List<Integer> 是数字的组合,也是需要的吧,这三个是必须的,没问题吧。(可以尝试性地写参数,最后不需要的删除)
(3) 接着就是我们的重头戏了,如何实现这个算法?对于n=4,k=2,1,2,3,4中选2个数字,我们可以做如下尝试,加入先选择1,那我们只需要再选择一个数字,注意这时候k=1了(此时只需要选择1个数字啦)。当然,我们也可以先选择2,3 或者4,通俗化一点,我们可以选择(1-n)的所有数字,这个是可以用一个循环来描述?每次选择一个加入我们的链表list中,下一次只要再选择k-1个数字。那什么时候结束呢?当然是k<0的时候啦,这时候都选完了。
有了上面的分析,我们可以开始填写public void backtracking(int n,int k, List<Integer> list){}中的内容。
观察一下上述代码,我们加入了一个start变量,它是i的起点。为什么要加入它呢?比如我们第一次加入了1,下一次搜索的时候还能再搜索1了么?肯定不可以啊!我们必须从他的下一个数字开始,也就是2 、3或者4啦。所以start就是一个开始标记这个很重要啦!
这时候我们在主方法中加入backtracking(n,k,1,list);调试后发现答案不对啊!为什么我的答案比他长那么多?
回溯回溯当然要退回再走啦,你不退回,当然又臭又长了!所以我们要在刚才代码注释留白处加上退回语句。仔细分析刚才的过程,我们每次找到了1,2这一对答案以后,下一次希望2退出然后让3进来,1 3就是我们要找的下一个组合。如果不回退,找到了2 ,3又进来,找到了3,4又进来,所以就出现了我们的错误答案。正确的做法就是加上:list.remove(list.size()-1);他的作用就是每次清除一个空位 让后续元素加入。寻找成功,最后一个元素要退位,寻找不到,方法不可行,那么我们回退,也要移除最后一个元素。
所以完整的程序如下:
是不是有点想法了?那么我们操刀一下。
Combination Sum
Given a set ofcandidate numbers (C) and a target number (T), findall unique combinations in C where thecandidate numbers sums toT.
The same repeated numbermay be chosen from C unlimited numberof times.
Note:
- All numbers (including target) will be positive integers.
- The solution set must not contain duplicate combinations.
For example,given candidate set [2, 3, 6, 7] and target 7,
A solution set is:
[
[7],
[2,2, 3]
]
(容我啰嗦地白话下,给你一个正数数组candidate[],一个目标值target,寻找里面所有的不重复组合,让其和等于target,给你[2,3,6,7] 2+2+3=7 ,7=7,所以可能组合为[2,2,3],[7])
按照前述的套路走一遍:
public class Solution {
List<List<Integer>> result=new ArrayList<List<Integer>>();
public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates,int target) {
Arrays.sort(candidates);
List<Integer> list=new ArrayList<Integer>();
return result;
}
public void backtracking(int[] candidates,int target,int start,){
}
}
(1) 全局List<List<Integer>> result先定义
(2) 回溯backtracking方法要定义,数组candidates 目标target 开头start 辅助链表List<Integer> list都加上。
(3) 分析算法:以[2,3,6,7] 每次尝试加入数组任何一个值,用循环来描述,表示依次选定一个值
for(inti=start;i<candidates.length;i++){
list.add(candidates[i]);
}
接下来回溯方法再调用。比如第一次选了2,下次还能再选2是吧,所以每次start都可以从当前i开始(ps:如果不允许重复,从i+1开始)。第一次选择2,下一次要凑的数就不是7了,而是7-2,也就是5,一般化就是remain=target-candidates[i]所以回溯方法为:
backtracking(candidates,target-candidates[i],i,list);
然后加上退回语句:list.remove(list.size()-1);
那么什么时候找到的解符合要求呢?自然是remain(注意区分初始的target)=0了,表示之前的组合恰好能凑出target。如果remain<0 表示凑的数太大了,组合不可行,要回退。当remain>0 说明凑的还不够,继续凑。
所以完整方法如下:
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