目标:寻找所有可行解
解决一个回溯问题,实际上就是一个决策树的遍历过程
三要素
- 路径:也就是已经做出的选择。
- 选择列表:也就是你当前可以做的选择。
- 结束条件:也就是到达决策树底层,无法再做选择的条件。
算法框架
result = []
def backtrack(路径, 选择列表):
if 满足结束条件:
result.add(路径)
return
for 选择 in 选择列表:
做选择
backtrack(路径, 选择列表)
撤销选择
1.全排列
public class Permute {
/**
* 结果集
*/
private static List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
public static void main(String[] args) {
int[] nums = {1, 2, 3};
System.out.println(permute(nums));
}
private static List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
//路径
LinkedList<Integer> track = new LinkedList<>();
backtrack(nums, track);
return res;
}
private static void backtrack(int[] nums, LinkedList<Integer> track) {
// 路径:记录在 track 中
// 选择列表:nums 中不存在于 track 的那些元素
// 结束条件:nums 中的元素全都在 track 中出现
if (track.size() == nums.length) {
res.add(new LinkedList<>(track));
return;
}
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (track.contains(nums[i])) {
continue;
}
//做选择
track.add(nums[i]);
//进入下一层决策树
backtrack(nums, track);
//撤销选择
track.removeLast();
}
}
}
2.重复数组的全排列
public class PermuteUnique {
/**
* 标记已经填过的数
*/
boolean[] vis;
public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
List<List<Integer>> ans = new ArrayList<List<Integer>>();
List<Integer> perm = new ArrayList<Integer>();
vis = new boolean[nums.length];
Arrays.sort(nums);
backtrack(nums, ans, perm);
return ans;
}
/**
* 回溯搜索
* @param nums 目标数组
* @param ans 结果集
* @param perm 当前路径
*/
public void backtrack(int[] nums, List<List<Integer>> ans, List<Integer> perm) {
//结束条件
if (perm.size() == nums.length) {
ans.add(new ArrayList<Integer>(perm));
return;
}
for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
//防止重复数字填入,排序后比较
// 假设我们有 3 个重复数排完序后相邻,那么我们一定保证每次都是拿从左往右第一个未被填过的数字,
// 即整个数组的状态其实是保证了
// [未填入,未填入,未填入] 到 [填入,未填入,未填入],
// 再到 [填入,填入,未填入],最后到 [填入,填入,填入] 的过程的,因此可以达到去重的目标。
if (vis[i] || (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !vis[i - 1])) {
continue;
}
//选择
perm.add(nums[i]);
vis[i] = true;
//下一层回溯
backtrack(nums, ans, perm);
//取消选择
vis[i] = false;
perm.remove(perm.size()-1);
}
}
}