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【回溯】2023B-第N个排序

题目描述与示例

给定参数 n ，从 1 到 n 会有 n 个整数 1，2，3，...，n。这 n 个数字共有n!种排列，按大小顺序升序列出所有排列情况，并一一标记。当 n = 3 时，所有排列如下："123","132","213","231","312","321"。

给定 n 和 k 返回第 k个排列。

输入

第一行为 n 第二行为 k n 的范围是 1 ~ 9 k 的范围是 1 ~ n!

输出

输出排列第 k 位置的数字

示例一

输入

3
3

输出

213

示例二

输入

2
2

输出

21

解题思路

这道题本质上是一道排列类型的回溯问题。具体过程和LC46. 全排列几乎完全一致。

注意本题可以进行剪枝操作，即无需计算所有排列，只需要计算前k个排列即可。

代码

# 题目：2023B-第N个排列
# 分值：200
# 作者：许老师-闭着眼睛学数理化
# 算法：回溯
# 代码看不懂的地方，请直接在群上提问


# 输入n和k
n = int(input())
k = int(input())

# 用于记录当前已经得到了几个全排列的变量cnt
cnt = 0
ans = ""

usedList = [False] * (n+1)

def dfs(path, usedList, k, n):
    # cnt和ans均需要声明为全局变量
    global cnt, ans
    # 如果path的长度等于n，那么得到了一个全排列
    if len(path) == n:
        # 已获得的全排列的数目+1
        cnt += 1
        # 如果已经获得了第k个排列，那么得到了答案
        if cnt == k:
            ans = "".join([str(num) for num in path])
        return
    # 如果path的小于n，进行递归
    else:
        for i in range(1, n+1):
            # 如果i尚未使用过，那么可以进行递归
            if usedList[i] == False:
                # 状态更新：usedList[i]改为True，将i加入当前path
                usedList[i] = True
                path.append(i)
                # 回溯
                dfs(path, usedList, k, n)
                # 回滚：usedList[i]改为False，将i从当前path中删除
                usedList[i] = False
                path.pop()
                # 这里可以进行剪枝，虽然可以不加，但是尽量加上
                # 即如果已经找到了第k个排列，那么无需进行后续的回溯
                if cnt == k:
                    return

# 调用递归函数的入口，最开始path为空列表
dfs([], usedList, k, n)
print(ans)

时空复杂度

时间复杂度：O(k)。需要计算得到前k种排列。

空间复杂度：O(N)。usedList所占空间。

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