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93.复原IP地址
解题思路
回溯三部曲
# 判断子串是否合法
实现代码
78.子集
解题思路
回溯三部曲
实现代码
90.子集II
解题思路
实现代码
题目链接: 93.复原IP地址
给定一个只包含数字的字符串,复原它并返回所有可能的 IP 地址格式。
有效的 IP 地址 正好由四个整数(每个整数位于 0 到 255 之间组成,且不能含有前导 0),整数之间用 '.' 分隔。
例如:"0.1.2.201" 和 "192.168.1.1" 是 有效的 IP 地址,但是 "0.011.255.245"、"192.168.1.312" 和 "[email protected]" 是 无效的 IP 地址。
示例 1:
示例 2:
示例 3:
示例 4:
示例 5:
提示:
在131.分割回文串
(opens new window)中我们就提到切割问题类似组合问题。
startIndex一定是需要的,因为不能重复分割,记录下一层递归分割的起始位置。
本题我们还需要一个变量pointNum,记录添加逗点的数量。
所以代码如下:
vector result;// 记录结果
// startIndex: 搜索的起始位置,pointNum:添加逗点的数量
void backtracking(string& s, int startIndex, int pointNum) {
终止条件和131.分割回文串
(opens new window)情况就不同了,本题明确要求只会分成4段,所以不能用切割线切到最后作为终止条件,而是分割的段数作为终止条件。
pointNum表示逗点数量,pointNum为3说明字符串分成了4段了。
然后验证一下第四段是否合法,如果合法就加入到结果集里
代码如下:
if (pointNum == 3) { // 逗点数量为3时,分隔结束
// 判断第四段子字符串是否合法,如果合法就放进result中
if (isValid(s, startIndex, s.size() - 1)) {
result.push_back(s);
}
return;
}
在131.分割回文串
(opens new window)中已经讲过在循环遍历中如何截取子串。
在for (int i = startIndex; i < s.size(); i++)
循环中 [startIndex, i] 这个区间就是截取的子串,需要判断这个子串是否合法。
如果合法就在字符串后面加上符号.
表示已经分割。
如果不合法就结束本层循环,如图中剪掉的分支:
然后就是递归和回溯的过程:
递归调用时,下一层递归的startIndex要从i+2开始(因为需要在字符串中加入了分隔符.
),同时记录分割符的数量pointNum 要 +1。
回溯的时候,就将刚刚加入的分隔符.
删掉就可以了,pointNum也要-1。
代码如下:
for (int i = startIndex; i < s.size(); i++) {
if (isValid(s, startIndex, i)) { // 判断 [startIndex,i] 这个区间的子串是否合法
s.insert(s.begin() + i + 1 , '.'); // 在i的后面插入一个逗点
pointNum++;
backtracking(s, i + 2, pointNum); // 插入逗点之后下一个子串的起始位置为i+2
pointNum--; // 回溯
s.erase(s.begin() + i + 1); // 回溯删掉逗点
} else break; // 不合法,直接结束本层循环
}
最后就是在写一个判断段位是否是有效段位了。
主要考虑到如下三点:
代码如下:
// 判断字符串s在左闭又闭区间[start, end]所组成的数字是否合法
bool isValid(const string& s, int start, int end) {
if (start > end) {
return false;
}
if (s[start] == '0' && start != end) { // 0开头的数字不合法
return false;
}
int num = 0;
for (int i = start; i <= end; i++) {
if (s[i] > '9' || s[i] < '0') { // 遇到非数字字符不合法
return false;
}
num = num * 10 + (s[i] - '0');
if (num > 255) { // 如果大于255了不合法
return false;
}
}
return true;
}
(1)substring是用来截取字符串的,根据参数的个数不同,方法含义也不同;
(2)substring(0,2)这个只含开头不含结尾,因此截取是截取两个字符,从第一个到第二个字符,不包含第三个。
(3)substring(2)这个表示截掉前两个,得到后边的新字符串。
class Solution {
List res= new ArrayList<>();
public List restoreIpAddresses(String s) {
StringBuilder sb=new StringBuilder(s);
backtracking(sb,0,0);
return res;
}
private void backtracking(StringBuilder s,int start,int num){
if(num==3){
if(isValid(s,start,s.length()-1)){
res.add(s.toString());
}
return;
}
for(int i=start;iend){
return false;
}
if(s.charAt(start)=='0'&&start!=end){
return false;
}
int nums=0;
for(int i=start;i<=end;i++){
if(s.charAt(i)<'0'||s.charAt(i)>'9'){
return false;
}
nums=nums*10+s.charAt(i)-'0';
if(nums>255){
return false;
}
}
return true;
}
}
题目链接:78.子集
给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。
说明:解集不能包含重复的子集。
示例: 输入: nums = [1,2,3] 输出: [ [3], [1], [2], [1,2,3], [1,3], [2,3], [1,2], [] ]
全局变量数组path为子集收集元素,二维数组result存放子集组合。(也可以放到递归函数参数里)
递归函数参数在上面讲到了,需要startIndex。
代码如下:
vector> result;
vector path;
void backtracking(vector& nums, int startIndex) {
递归终止条件
从图中可以看出:
剩余集合为空的时候,就是叶子节点。
那么什么时候剩余集合为空呢?
就是startIndex已经大于数组的长度了,就终止了,因为没有元素可取了,代码如下:
if (startIndex >= nums.size()) {
return;
}
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。
求取子集问题,不需要任何剪枝!因为子集就是要遍历整棵树。
那么单层递归逻辑代码如下:
for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
path.push_back(nums[i]); // 子集收集元素
backtracking(nums, i + 1); // 注意从i+1开始,元素不重复取
path.pop_back(); // 回溯
}
class Solution {
List> res =new ArrayList<>();
List path=new LinkedList<>();
public List> subsets(int[] nums) {
subsetsHelper(nums,0);
return res;
}
private void subsetsHelper(int[] nums,int start){
res.add(new ArrayList<>(path));
for(int i=start;i
题目链接:90.子集II
给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。
说明:解集不能包含重复的子集。
示例:
用示例中的[1, 2, 2] 来举例,如图所示: (注意去重需要先对集合排序)
从图中可以看出,同一树层上重复取2 就要过滤掉,同一树枝上就可以重复取2,因为同一树枝上元素的集合才是唯一子集!
使用used数组
class Solution {
List> result = new ArrayList<>();// 存放符合条件结果的集合
LinkedList path = new LinkedList<>();// 用来存放符合条件结果
boolean[] used;
public List> subsetsWithDup(int[] nums) {
if (nums.length == 0){
result.add(path);
return result;
}
Arrays.sort(nums);
used = new boolean[nums.length];
subsetsWithDupHelper(nums, 0);
return result;
}
private void subsetsWithDupHelper(int[] nums, int startIndex){
result.add(new ArrayList<>(path));
if (startIndex >= nums.length){
return;
}
for (int i = startIndex; i < nums.length; i++){
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !used[i - 1]){
continue;
}
path.add(nums[i]);
used[i] = true;
subsetsWithDupHelper(nums, i + 1);
path.removeLast();
used[i] = false;
}
}
}
不使用used数组
class Solution {
List> res = new ArrayList<>();
LinkedList path = new LinkedList<>();
public List> subsetsWithDup( int[] nums ) {
Arrays.sort( nums );
subsetsWithDupHelper( nums, 0 );
return res;
}
private void subsetsWithDupHelper( int[] nums, int start ) {
res.add( new ArrayList<>( path ) );
for ( int i = start; i < nums.length; i++ ) {
// 跳过当前树层使用过的、相同的元素
if ( i > start && nums[i - 1] == nums[i] ) {
continue;
}
path.add( nums[i] );
subsetsWithDupHelper( nums, i + 1 );
path.removeLast();
}
}
}