代码随想录算法训练营DAY28|C++回溯算法Part.4|93.复原IP地址、78.子集、90.子集II

文章目录

  • 93.复原IP地址
    • 思路
      • 确定非法的范围
      • 树形结构
    • 伪代码
  • 78.子集
    • 思路
    • 伪代码实现
    • CPP代码
  • 90.子集II
    • 思路
    • CPP代码
      • 用used去重的办法
      • 用set去重的版本
      • 不使用used数组、set的版本

93.复原IP地址

力扣题目链接

文章讲解:93.复原IP地址

视频讲解:回溯算法如何分割字符串并判断是合法IP?| LeetCode:93.复原IP地址

状态:一种十分典型的分割问题,根据IP地址的特征从分割一个字符、两个字符、三个字符推进,但是其中肯定是要进行剪枝的。代码的实现应该是什么样的呢?

思路

确定非法的范围

  1. 字符中出现非法字符串;
  2. 数字前面不允许有0:“1.013.1.1”;
  3. 不允许大于255。

这种分割问题,我们一定要用暴力枚举每一种分割的情况。

树形结构

树形结构中仍然还有许多细节需要注意:切割线如何固定在那里?然后剩余的切割线还能到后面继续切割?

如何去表达切割子串呢?

在这里插入图片描述

伪代码

  • 递归的返回值和参数:

    • 首先我们必须要有一个全局变量来记录结果vector<string> result
    • 其次,我们需要定义指示分割线的变量和我们添加逗点的数量
    • pointNum:我们的结果一定是要有逗点的,所以树的深度只有三层(不算根)
    vector<string> result;
    void backtracking(string& s, int startIndex, int pointNum){
    }
    
  • 递归终止条件:本题题目明确要求只分四段,也就如上文所说,3个pointNum就说明字符串分成四段了,我们检查一下第四段是否合法,就可以放入到结果集中了。

if (pointNum == 3){	//逗点数量为3时,分割结束//判断第四段子字符串是否合法,如果合法就放入result中if (isValid(s, startIndex, s.size() - 1)){result.push_back(s);}return ;
} 
  • 单层搜索逻辑

    • 本题中最重要的逻辑我觉得是没分割一次,检查一次子串合法性,如何加上逗点,不合法直接剪掉分支

    • 然后就是递归和回溯的过程:

      • 递归调用时,下一层递归的startIndex从i + 2开始,因为我们在字符串里加了逗点。同时记录分割符的数量pointNum + 1
      • 回溯时,记得删除逗点,然后pointNum也要-1
      for (int i = startIndex; i < s.size(); i++){if (isValid(s, startIndex, i)){s.insert(s.begin() + i + 1, '.'); //在i的后面插入一个逗点pointNum++;backtracking(s, i+ 2, pointNum);pointNum--;s.erase(s.begin() + i + 1);				// 回溯删掉逗点}else break;
      }
      
  • 判断子串是否合法

    • 段位以0开头的数字不合法
    • 段位里有非正整数字符不合法
    • 段位如果大于255不合法
    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')	return false;//遇到非法数字num = num * 10 + (s[i] - '0');if (num > 255)	return false;	//如果大于255}return true;
    }
    

78.子集

力扣题目链接

文章讲解:78.子集问题

视频讲解:回溯算法解决子集问题,树上节点都是目标集和! | LeetCode:78.子集

状态:第一次碰到子集 问题毫无思路,但是看完卡哥的树形结构和讲解,真的是豁然开朗

思路

啥也不说,先上树形结构图
在这里插入图片描述

从图中可以很明显得看出:组合问题和切割问题都是收集树的叶子结点,而自己问题是找树的所有结点

但是究其本质,子集问题仍然是一个组合问题,因为它的集合是无序的,子集{1, 2}{2, 1}是一样的。

所以既然是无序,取过的元素不会重复取,那么我们写回溯算法,for循环仍然要从startIndex开始而不是从0开始(后序的排列问题我们for就得从0开始啦,因为{1, 2}和{2, 1}是两个集合)

伪代码实现

  • 递归函数参数

    • 全局变量path和result
    • startIndex
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex) {
    }
    
  • 递归终止条件:从树形结构可以看出,剩余集合为空的时候,我们的递归就结束了。startIndex已经大于数组的长度了,就终止了,因为没有元素可取了

if (startIndex >= nums.size()) {return;
}
  • 单层递归逻辑:子集问题不需要任何剪枝,因为子集就是要遍历整颗树!
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
}

CPP代码

class Solution {
private:vector<vector<int>> result;vector<int> path;void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex) {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;}for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {path.push_back(nums[i]);backtracking(nums, i + 1);path.pop_back();}}
public:vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {result.clear();path.clear();backtracking(nums, 0);return result;}
};

90.子集II

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文章讲解:90.子集II

视频讲解:回溯算法解决子集问题,如何去重?| LeetCode:90.子集II

状态:这个问题就是一个:去重。在之前的40.组合总和II中我们已经讨论过回溯算法中的去重问题。

思路

在这里插入图片描述

去重思路和40.组合总和II一致,这里直接给出代码

CPP代码

用used去重的办法

class Solution {
private:vector<vector<int>> result;vector<int> path;void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex, vector<bool>& used) {result.push_back(path);for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {// used[i - 1] == true,说明同一树枝candidates[i - 1]使用过// used[i - 1] == false,说明同一树层candidates[i - 1]使用过// 而我们要对同一树层使用过的元素进行跳过if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) {continue;}path.push_back(nums[i]);used[i] = true;backtracking(nums, i + 1, used);used[i] = false;path.pop_back();}}public:vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {result.clear();path.clear();vector<bool> used(nums.size(), false);sort(nums.begin(), nums.end()); // 去重需要排序backtracking(nums, 0, used);return result;}
};

用set去重的版本

class Solution {
private:vector<vector<int>> result;vector<int> path;void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex) {result.push_back(path);unordered_set<int> uset;for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {if (uset.find(nums[i]) != uset.end()) {continue;}uset.insert(nums[i]);path.push_back(nums[i]);backtracking(nums, i + 1);path.pop_back();}}public:vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {result.clear();path.clear();sort(nums.begin(), nums.end()); // 去重需要排序backtracking(nums, 0);return result;}
};

不使用used数组、set的版本

本题也可以不使用used数组来去重,因为递归的时候下一个startIndex是i+1而不是0。

如果要是全排列的话,每次要从0开始遍历,为了跳过已入栈的元素,需要使用used。

class Solution {
private:vector<vector<int>> result;vector<int> path;void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex) {result.push_back(path);for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {// 而我们要对同一树层使用过的元素进行跳过if (i > startIndex && nums[i] == nums[i - 1] ) { // 注意这里使用i > startIndexcontinue;}path.push_back(nums[i]);backtracking(nums, i + 1);path.pop_back();}}public:vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {result.clear();path.clear();sort(nums.begin(), nums.end()); // 去重需要排序backtracking(nums, 0);return result;}
};

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