子集和问题 算法_经典面试题目之本周小结！（回溯算法系列二）

周小结不仅是对本周的总结，也是对本周文章中一些内容的纠正，所以很重要！很重要！很重要！

通知：我将公众号文章和学习相关的资料整理到了Github ：https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master，方便大家在电脑上学习，可以fork到自己仓库，顺便也给个star支持一波吧！

周一

在回溯算法：求组合总和(二)中讲解的组合总和问题，和以前的组合问题还都不一样。

本题和回溯算法：求组合问题！，回溯算法：求组合总和！和区别是：本题没有数量要求，可以无限重复，但是有总和的限制，所以间接的也是有个数的限制。

不少录友都是看到可以重复选择，就义无反顾的把startIndex去掉了。

「本题还需要startIndex来控制for循环的起始位置，对于组合问题，什么时候需要startIndex呢？」

我举过例子，如果是一个集合来求组合的话，就需要startIndex，例如：回溯算法：求组合问题！，回溯算法：求组合总和！。

如果是多个集合取组合，各个集合之间相互不影响，那么就不用startIndex，例如：回溯算法：电话号码的字母组合

「注意以上我只是说求组合的情况，如果是排列问题，又是另一套分析的套路，后面我再讲解排列的时候就重点介绍」。

最后还给出了本题的剪枝优化，如下：

for (int i = startIndex; i 

这个优化如果是初学者的话并不容易想到。

「在求和问题中，排序之后加剪枝是常见的套路！」

在回溯算法：求组合总和(二)第一个树形结构没有画出startIndex的作用，「这里这里纠正一下，准确的树形结构如图所示：」

周二

在回溯算法：求组合总和(三)中依旧讲解组合总和问题，本题集合元素会有重复，但要求解集不能包含重复的组合。

「所以难就难在去重问题上了」。

这个去重问题，相信做过的录友都知道有多么的晦涩难懂。网上的题解一般就说“去掉重复”，但说不清怎么个去重，代码一甩就完事了。

为了讲解这个去重问题，「我自创了两个词汇，“树枝去重”和“树层去重”」。

都知道组合问题可以抽象为树形结构，那么“使用过”在这个树形结构上是有两个维度的，一个维度是同一树枝上“使用过”，一个维度是同一树层上“使用过”。「没有理解这两个层面上的“使用过” 是造成大家没有彻底理解去重的根本原因」。

我在图中将used的变化用橘黄色标注上，可以看出在candidates[i] == candidates[i - 1]相同的情况下：

• used[i - 1] == true，说明同一树支candidates[i - 1]使用过
• used[i - 1] == false，说明同一树层candidates[i - 1]使用过

「这块去重的逻辑很抽象，网上搜的题解基本没有能讲清楚的，如果大家之前思考过这个问题或者刷过这道题目，看到这里一定会感觉通透了很多！」

对于去重，其实排列问题也是一样的道理，后面我会讲到。

周三

在回溯算法：分割回文串中，我们开始讲解切割问题，虽然最后代码看起来好像是一道模板题，但是从分析到学会套用这个模板，是比较难的。

我列出如下几个难点：

• 切割问题其实类似组合问题
• 如何模拟那些切割线
• 切割问题中递归如何终止
• 在递归循环中如何截取子串
• 如何判断回文

如果想到了「用求解组合问题的思路来解决 切割问题本题就成功一大半了」，接下来就可以对着模板照葫芦画瓢。

「但后序如何模拟切割线，如何终止，如何截取子串，其实都不好想，最后判断回文算是最简单的了」。

除了这些难点，「本题还有细节，例如：切割过的地方不能重复切割所以递归函数需要传入i + 1」。

所以本题应该是一个道hard题目了。

「本题的树形结构中，和代码的逻辑有一个小出入，已经判断不是回文的子串就不会进入递归了，纠正如下：」

周四

如果没有做过回溯算法：分割回文串的话，回溯算法：复原IP地址这道题目应该是比较难的。

复原IP照回溯算法：分割回文串就多了一些限制，例如只能分四段，而且还是更改字符串，插入逗点。

树形图如下：

在本文的树形结构图中，我已经把详细的分析思路都画了出来，相信大家看了之后一定会思路清晰不少！

本题还可以有一个剪枝，合法ip长度为12，如果s的长度超过了12就不是有效IP地址，直接返回！

代码如下：

if (s.size() > 12) return result; // 剪枝

我之前给出的C++代码没有加这个限制，也没有超时，因为在第四段超过长度之后，就会截止了，所以就算给出特别长的字符串，搜索的范围也是有限的(递归只会到第三层)，及时就会返回了。

周五

在回溯算法：求子集问题！中讲解了子集问题，「在树形结构中子集问题是要收集所有节点的结果，而组合问题是收集叶子节点的结果」。

如图：

认清这个本质之后，今天的题目就是一道模板题了。

其实可以不需要加终止条件，因为startIndex >= nums.size()，本层for循环本来也结束了，本来我们就要遍历整颗树。

有的同学可能担心不写终止条件会不会无限递归？

并不会，因为每次递归的下一层就是从i+1开始的。

如果要写终止条件，注意：result.push_back(path);要放在终止条件的上面，如下：

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;}

周六

早期的哈希表系列没有总结，所以哈希表：总结篇！(每逢总结必经典)如约而至。

可能之前大家做过很多哈希表的题目，但是没有串成线，总结篇来帮你串成线，捋顺哈希表的整个脉络。

大家对什么时候各种set与map比较疑惑，想深入了解红黑树，哈希之类的。

「如果真的只是想清楚什么时候使用各种set与map，不用看那么多，把关于哈希表，你该了解这些！看了就够了」。

总结

本周我们依次介绍了组合问题，分割问题以及子集问题，子集问题还没有讲完，下周还会继续。

「我讲解每一种问题，都会和其他问题作对比，做分析，所以只要跟着细心琢磨相信对回溯又有新的认识」。

最近这两天题目有点难度，刚刚开始学回溯算法的话，按照现在这个每天一题的速度来，确实有点快，学起来吃力非常正常，这些题目都是我当初学了好几个月才整明白的，哈哈。

「所以大家能跟上的话，已经很优秀了！」

还有一些录友会很关心leetcode上的耗时统计。

这个是很不准确的，相同的代码多提交几次，大家就知道怎么回事了。

leetcode上的计时应该是以4ms为单位，有的多提交几次，多个4ms就多击败50%，所以比较夸张，如果程序运行是几百ms的级别，可以看看leetcode上的耗时，因为它的误差10几ms对最终影响不大。

「所以我的题解基本不会写击败百分之多少多少，没啥意义，时间复杂度分析清楚了就可以了」，至于回溯算法不用分析时间复杂度了，都是一样的爆搜，就看谁剪枝厉害了。

一些录友表示最近回溯算法看得实在是有点懵，回溯算法确实是晦涩难懂，可能视频的话更直观一些，我最近应该会在B站(同名：「代码随想录」)出回溯算法的视频，大家也可以看视频在回顾一波。

就酱，如果感觉收获满满，就帮Carl宣传一波「代码随想录」吧！