题目:找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合。组合中只允许含有 1 - 9 的正整数,并且每种组合中不存在重复的数字。
说明:
示例 1: 输入: k = 3, n = 7 输出: [[1,2,4]]
示例 2: 输入: k = 3, n = 9 输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]
思路:分析后,可知本题k相当于树的深度,9(因为整个集合就是9个数)就是树的宽度。
1、确定递归函数参数
依然需要一维数组path来存放符合条件的结果,二维数组result来存放结果集。
所以依然定义path 和 result为全局变量。
至于为什么取名为path?从上面树形结构中,可以看出,结果其实就是一条根节点到叶子节点的路径。
vector> result; // 存放结果集
vector path; // 符合条件的结果
接下来还需要如下参数:
所以代码如下:
vector> result;
vector path;
void backtracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex)
其实这里sum这个参数也可以省略,每次targetSum减去选取的元素数值,然后判断如果targetSum为0了,说明收集到符合条件的结果了,我这里为了直观便于理解,还是加一个sum参数。
还要强调一下,回溯法中递归函数参数很难一次性确定下来,一般先写逻辑,需要啥参数了,填什么参数。
2、确定终止条件
什么时候终止呢?
在上面已经说了,k其实就已经限制树的深度,因为就取k个元素,树再往下深了没有意义。
所以如果path.size() 和 k相等了,就终止。
如果此时path里收集到的元素和(sum) 和targetSum(就是题目描述的n)相同了,就用result收集当前的结果。
所以 终止代码如下:
if (path.size() == k) {
if (sum == targetSum) result.push_back(path);
return; // 如果path.size() == k 但sum != targetSum 直接返回
}
3、单层搜索过程
处理过程就是 path收集每次选取的元素,相当于树型结构里的边,sum来统计path里元素的总和。
剪枝操作:
if (path.size() > k) return;从深度剪枝
if (sum > targetSum){} 从求和剪枝
从遍历i的值进行剪枝:for (int i = startIndex; i <= 9 - (k - path.size()) + 1; i++)
class Solution {
List> result = new ArrayList<>();
LinkedList path = new LinkedList<>();
public List> combinationSum3(int k, int n) {
backTracking(n, k, 1, 0);
return result;
}
private void backTracking(int targetSum, int k, int startIndex, int sum) {
// 减枝
if (sum > targetSum) {
return;
}
if (path.size() == k) {
if (sum == targetSum) result.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
// 减枝 9 - (k - path.size()) + 1
for (int i = startIndex; i <= 9 - (k - path.size()) + 1; i++) {
path.add(i);
sum += i;
backTracking(targetSum, k, i + 1, sum);
//回溯
path.removeLast();//弹出,才能继续进行回溯
//回溯
sum -= i;
}
}
}
// 上面剪枝 i <= 9 - (k - path.size()) + 1; 如果还是不清楚
// 也可以改为 if (path.size() > k) return; 执行效率上是一样的
class Solution {
LinkedList path = new LinkedList<>();
List> ans = new ArrayList<>();
public List> combinationSum3(int k, int n) {
build(k, n, 1, 0);
return ans;
}
private void build(int k, int n, int startIndex, int sum) {
if (sum > n) return;
if (path.size() > k) return;
if (sum == n && path.size() == k) {
ans.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
for(int i = startIndex; i <= 9; i++) {
path.add(i);
sum += i;
build(k, n, i + 1, sum);
sum -= i;
path.removeLast();
}
}
}
题目:给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。
给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。
示例: 输入:"23" 输出:["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"].
思路:其实本质和上面的题差不多
理解本题后,要解决如下三个问题:
可以使用map或者定义一个二维数组,例如:string letterMap[10],来做映射,我这里定义一个二维数组,代码如下:
const string letterMap[10] = {
"", // 0
"", // 1
"abc", // 2
"def", // 3
"ghi", // 4
"jkl", // 5
"mno", // 6
"pqrs", // 7
"tuv", // 8
"wxyz", // 9
};
首先需要一个字符串s来收集叶子节点的结果,然后用一个字符串数组result保存起来,这两个变量依然定义为全局。
再来看参数,参数指定是有题目中给的string digits,然后还要有一个参数就是int型的index。
这个index是记录遍历第几个数字了,就是用来遍历digits的(题目中给出数字字符串),同时index也表示树的深度。
代码如下:
vector result;
string s;
void backtracking(const string& digits, int index)
例如输入用例"23",两个数字,那么根节点往下递归两层就可以了,叶子节点就是要收集的结果集。
那么终止条件就是如果index 等于 输入的数字个数(digits.size)了(本来index就是用来遍历digits的)。
然后收集结果,结束本层递归。
代码如下:
if (index == digits.size()) {
result.push_back(s);
return;
}
首先要取index指向的数字,并找到对应的字符集(手机键盘的字符集)。
然后for循环来处理这个字符集,代码如下:
int digit = digits[index] - '0'; // 将index指向的数字转为int
string letters = letterMap[digit]; // 取数字对应的字符集
for (int i = 0; i < letters.size(); i++) {
s.push_back(letters[i]); // 处理
backtracking(digits, index + 1); // 递归,注意index+1,一下层要处理下一个数字了
s.pop_back(); // 回溯
}
注意这里for循环。
注意:输入1 * #按键等等异常情况
class Solution {
//设置全局列表存储最后的结果
List list = new ArrayList<>();
public List letterCombinations(String digits) {
if (digits == null || digits.length() == 0) {
return list;
}
//初始对应所有的数字,为了直接对应2-9,新增了两个无效的字符串""
String[] numString = {"", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv", "wxyz"};
//迭代处理
backTracking(digits, numString, 0);
return list;
}
//每次迭代获取一个字符串,所以会设计大量的字符串拼接,所以这里选择更为高效的 StringBuild
StringBuilder temp = new StringBuilder();
//比如digits如果为"23",num 为0,则str表示2对应的 abc
public void backTracking(String digits, String[] numString, int num) {
//遍历全部一次记录一次得到的字符串
if (num == digits.length()) {
list.add(temp.toString());
return;
}
//str 表示当前num对应的字符串
String str = numString[digits.charAt(num) - '0'];
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
temp.append(str.charAt(i));
//c
backTracking(digits, numString, num + 1);
//剔除末尾的继续尝试
temp.deleteCharAt(temp.length() - 1);
}
}
}