Given a set of distinct integers, S, return all possible subsets.
Note:
For example,
If S = [1,2,3]
, a solution is:
[ [3], [1], [2], [1,2,3], [1,3], [2,3], [1,2], [] ]
1.基于DFS的递归
原数组中每一个元素在子集中有两种状态:要么存在、要么不存在。这样构造子集的过程中每个元素就有两种选择方法:选择、不选择,因此可以构造一颗二叉树来表示所有的选择状态:二叉树中的第i+1层第0层无节点表示子集中加入或不加入第i个元素,左子树表示加入,右子树表示不加入。所有叶节点即为所求子集。因此可以采用DFS的递归思想求得所有叶节点。
代码如下:
//S为原数组,temp为当前子集,level为原数组中的元素下标亦为二叉树的层数,result为所求子集集合
void subsets(vector &S,vector temp,int level,vector > &result)
{
//如果是叶子节点则加入到result中
if(level == S.size())
{
result.push_back(temp);
return;
}
//对于非叶子节点,不将当前元素加入到temp中
subsets(S,temp,level + 1,result);
//将元素加入到temp中
temp.push_back(S[level]);
subsets(S,temp,level + 1,result);
}
只要我们能找到比原问题规模小却同质的问题,都可以用递归解决。比如要求{1, 2, 3}的所有子集,可以先求{2, 3}的所有子集,{2, 3}的子集同时也是{1, 2, 3} 的子集,然后我们把{2, 3}的所有子集都加上元素1后(注意排序),又得到同样数量的子集, 它们也是{1, 2, 3}的子集。这样一来,我们就可以通过求{2, 3}的所有子集来求 {1, 2, 3}的所有子集了。即为求1,2,3的子集,要先求2,3的子集,然后再把1加入到2,3的子集中去,典型的递归思路。代码如下:
vector > subsets(vector &S,int idx,int n)
{
vector > result;
if(idx == n)
{
vector temp;
result.push_back(temp);
}
else
{
vector > vec = subsets(S,idx + 1,n);
int a = S[idx];
for(int i = 0; i < vec.size();i++)
{
vector v = vec[i];
result.push_back(v);
v.push_back(a);
sort(v.begin(),v.end());
result.push_back(v);
}
}
return result;
}
求子集问题就是求组合问题。数组中的n个数可以用n个二进制位表示,当某一位为1表示选择对应的数,为0表示不选择对应的数。
vector > subsets(vector &S,int n)
{
//n个数有0~max-1即2^n中组合,1< >result;
for(int i = 0;i < max;i++)
{
vector temp;
int idx = 0;
int j = i;
while(j > 0)
{
//判断最后一位是否为1,若为1则将对应数加入到当前组合中
if(j&1)
{
temp.push_back(S[idx]);
}
idx++;
//判断了这一位是否为1后要右移
j = j>>1;
}
//判断完了一种组合,加入到结果集中
result.push_back(temp);
}
return result;
}