LeetCode-77-結合バックトラッキング アルゴリズム

一般にバックトラッキング アルゴリズムで解決できる問題:

1. 組み合わせ問題: LeetCode-77-combination、LeetCode-39-combination sum、LeetCode-40-combination sum II、LeetCode-216-combination sum II、LeetCode-17- 電話番号の文字の組み合わせなど
2. セグメンテーションの問題: LeetCode-131-分割回文文字列、LeetCode-93-IP アドレスの復元など
3. サブセット問題: LeetCode-78-subset、LeetCode-90-subset II、LeetCode-491-increeasing subsequenceなど
4. 編曲問題： LeetCode-46-Full Arrangement、LeetCode-46-Full Arrangement IIなど
5. チェス盤の問題: LeetCode-51-N Queen、LeetCode-37-Solution Readingなど

再帰三部作:
① 再帰関数のパラメータと戻り値を決定します。通常は void、名前は通常 backtracking です。
② 終了条件を決定します。
③ 単層再帰ロジックを決定します。

LeetCode-77 の組み合わせによる問題解決のアイデア:

1. 再帰関数のパラメータを決定するには、n、k、および変更される添字 startIndex が必要です
2. 終了条件を決める これは簡単で、1次元配列の長さがkに等しい場合は、それで十分なので停止するだけです。
3. 単層再帰ロジックを決定するには、どこから判断するかを考える必要があり、質問が1から始まるので添字も1から始まり、forループ内で遡行を開始しますが、各バックトレースの後に次の要素を簡単に追加するには、つまりツリー構造の親ノードに戻るには、要素をポップアップする必要があります。、これは無視するのが簡単です。

コード

class Solution {
    
    
    /**
     * @param n 1~n
     * @param k 要求的个数
     * @return 返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合
     */
    public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
    
    
        backtracking(n,k,1);
        return res;
    }

    List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();//二维数组，要返回的结果
    List<Integer> path = new ArrayList<>();// 树形结构走的路径，即能放进去的数
    public void backtracking(int n, int k, int startIndex){
    
    
        if (path.size() == k){
    
    // 终止条件
            res.add(new ArrayList<>(path));// 满足条件，将一维数组加到结果集中
            return;// 切记需要返回
        }
        for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
    
    // 没有剪枝的情况
            path.add(i);
            backtracking(n,k,i+1);// 回溯
            path.remove(path.size()-1);// 还需要弹出一个元素，即表示回到上一步
        }
    }
}