順列のPython実装leetcode 46（バックトラック）

 

コレクション与えられた個別の整数、すべての可能な順列を返します。

例：

INPUT：[1,2,3] 
出力
：
 [ [1,2,3]、
 [1,3,2]、
[2,1]、[3]、
[2,3,1]、
[3,1,2 ] 
[3,2,1] 
] 

次のようにバックトラックアルゴリズム自身の一案である：要素および他の操作を、my_numsデジタル追加の使用を保持し、削除する必要が

1  クラスのソリューション：
 2      DEF並び替える（セルフ、NUMS：リスト[INT]） - > リスト[リスト[INT]：
 3つの          結果= []
 4。          use_dict = dict.fromkeys（NUMS、偽）＃辞書を初期化する、デジタルの保存使用するかどうか
。5          DEF ：バックトラック（結果、my_nums、use_dict）
 。6              場合でlen（my_nums）== LEN（NUMS）：
 7                  tmp_nums = copy.deepcopy（my_nums）
 。8                  results.append（tmp_nums）
 。9                  リターン
10              
。11              用 X でNUMS：
 12                  IF  ありませんuse_dict [X]：
 13                      use_dict [X] = Trueを
 14                      my_nums.append（X）  
 15                      バックトラック（その結果、my_nums、use_dict）
 16                      my_nums.remove（x）が   ＃1 时间削除操作耗费
17                      use_dictは、[X] = 偽
 18          バックトラックを（その結果、[]、use_dict）
 19の         リターン結果

24％以上については、一度にあまりにも多くを消費し、より多くの時間を費やす除去するための総合的なプログラム

 改良されたバージョン：

1  クラスのソリューション：
 2      DEF並べ替える（自己、NUMS：リスト[INT]） - > リスト[リスト[INT]：
 3つの          結果= []
 4          len_n = LEN（NUMS）
 5          DEF バックトラック（my_nums、use_nums）：
 6              場合 LEN（my_nums）== len_n：
 7                  results.append（my_nums）
 8                  リターン
9              ための I における範囲（LEN（use_nums））：
 10                  、X = my_nums.copy（）
 11                  x.append（use_nums [i]）と
 12                 バックトラック（X、use_nums [：I] + use_nums [I + 1 ：]）
 13          バックトラック（[]、NUMS）
 14の         リターン結果

これは、残りの使用可能な各再帰デジタルレンジ、ノーメンテナンス用デジタル辞書を削減します

あなたが操作を削除する必要はありませんので、my_nums毎回コピー、走行時間が短縮されます。 

98％以上のパイソンのスピード

 

 

---英語leetcodeステーションは最近移動し、そのタイトルは英語の説明になりました