Subsets LeetCode总结

Subsets

题目

Given a set of distinct integers, nums, return all possible subsets.

Note: The solution set must not contain duplicate subsets.

For example,

If nums = [1,2,3], a solution is:

[

[3],

[1],

[2],

[1,2,3],

[1,3],

[2,3],

[1,2],

[]

]

思路

一开始的想法首先就是回溯，每个元素都有两种选择；

题解

这道题的解法非常多，可以用来学习回溯的思想；

1. 增量构造法-递归版

代码

/**
 *  注意：不能根据path的size进行收敛，因为path数组的size不一定要和nums的size相等
 *  毕竟题目求的是子集，[]也是子集
 *  拥有两个递归，前者递归用来处理每一个nums中的值，后者递归用来处理前者的值为前提下，添加nums剩余的值
 *
 *  @param nums   <#nums description#>
 *  @param path   <#path description#>
 *  @param result <#result description#>
 *  @param step   <#step description#>
 */
void helper(const vector<int>& nums, vector<int>& path, vector<vector<int>>& result, int step) {
    // 收敛条件
    if (step == nums.size()) {
        result.push_back(path);
        return ; // 需要加上，否则将会执行下面的
    }

    // 不选当前字符
    helper(nums, path, result, step + 1);
    // 选当前字符
    path.push_back(nums[step]);
    helper(nums, path, result, step + 1);
    path.pop_back();
}

vector<vector<int>> subsets1(vector<int>& nums) {
    sort(nums.begin(), nums.end()); // 输出要求有序
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    helper(nums, path, result, 0);
    return result;
}

用图简要介绍一下流程：

增量构造法，深搜，时间复杂度为o(2^n)，空间复杂度o(n);

2. 增量构造法-迭代版

/**
 *  增量构造法－迭代版
 *  这个方法的思路其实是，不断的复制前面的数组，再往这些新加入的数组分别加入新的值
 *
 *  @param nums <#nums description#>
 *
 *  @return <#return value description#>
 */
vector<vector<int>> subsets2(vector<int>& nums) {
    sort(nums.begin(), nums.end());
    vector<vector<int>> result(1);
    for (auto elem : nums) {
        // 请求两倍的内存空间
        result.reserve(result.size() * 2);
        // 获取之前的数据到达的位置
        auto half = result.begin() + result.size();
        // 赋值之前的数组
        copy(result.begin(), half, back_inserter(result));
        // 往新添加的数组加入新值
        for_each(half, result.end(), [&elem](decltype(result[0]) &e) {
            e.push_back(elem);
        });
    }
    return result;
}

解释一下上面的做法：

迭代版，时间复杂度o(2^n)，空间复杂度o(1)

3. 位向量法-递归版

/**
 *  位向量法
 *  使用step去控制数组中的哪个下标的值是否可以被选中，即加入数组
 *
 *  @param nums     <#nums description#>
 *  @param result   <#result description#>
 *  @param selected <#selected description#>
 *  @param step     <#step description#>
 */
void helper3(vector<int>& nums, vector<vector<int>>& result, vector<bool>& selected, int step) {
    if (step == nums.size()) {
        vector<int> subset;
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            if (selected[i]) {
                subset.push_back(nums[i]);
            }
            result.push_back(subset);
            return ;
        }
    }

    // 不选nums[step]
    selected[step] = false;
    helper3(nums, result, selected, step + 1);
    // 选nums[step]
    selected[step] = true;
    helper3(nums, result, selected, step+ 1 );

}
vector<vector<int>> subsets3(vector<int>& nums) {
    sort(nums.begin(), nums.end());
    vector<vector<int>> result;
    vector<bool> selected(nums.size(), false);
    helper3(nums, result, selected, 0);
    return result;
}

开一个位向量 bool selected[n]，每一个元素都可以选或者不选；

位向量法，深搜，和第一个方法类似，时间复杂度为o(2^n)，空间复杂度o(n)

4. 二进制法

/**
 *  二进制法（优化版的位向量法）
 *  第i位为1，表明选择nums[i]，为0则不选择
 *  比如011，则表示子集{2,3}
 *
 *  @param nums <#nums description#>
 *
 *  @return <#return value description#>
 */
vector<vector<int>> subsets4(vector<int>& nums) {
    sort(nums.begin(), nums.end());
    vector<vector<int>> result;
    const size_t n = nums.size();
    vector<int> v;

    // 1 << n 表示的是2 ^ n，组合的个数
    for (size_t i = 0; i < 1 << n ; ++i) {
        // 进行与操作,如果该位数为1，则加入数组
        for (size_t j = 0; j < n; ++j) {
            if (i & 1 << j) v.push_back(nums[j]);
        }
        result.push_back(v);
        v.clear();
    }

    return result;
}

二进制法，时间复杂度为o(2^n)，空间复杂度o(1)

5. DFS

/**
 *  dfs的实现思想
 *  只要数组中还存在值，则往里递归
 *
 *  @param nums   <#nums description#>
 *  @param result <#result description#>
 *  @param path   <#path description#>
 *  @param start  <#start description#>
 */
void dfs(vector<int> nums, vector<vector<int>>& result, vector<int>& path, int start) {
    result.push_back(path);

    for (int i = start; i < nums.size(); ++i) {
        path.push_back(nums[i]);
        dfs(nums, result, path, i + 1);
        path.pop_back();
    }

}
vector<vector<int>> subsets5(vector<int>& nums) {
    vector<vector<int>> result;
    if (nums.size()  <= 0) return result;
    vector<int> path;
    sort(nums.begin(), nums.end());
    dfs(nums, result, path, 0);
    return result;
}

DFS，时间复杂度为o(2^n)，空间复杂度o(n)

Subsets II

题目

Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.

Note: The solution set must not contain duplicate subsets.

For example,

If nums = [1,2,2], a solution is:

[

[2],

[1],

[1,2,2],

[2,2],

[1,2],

[]

]

题解

因为题意是相似的，所以只需要处理重复存在值，这样返回的结果就不会出现重复的数组;

1. 判断前后是否相等

/**
 *  因为已经排了序，所以只需要判断是否相等
 *
 *  @param nums   <#nums description#>
 *  @param result <#result description#>
 *  @param path   <#path description#>
 *  @param start  <#start description#>
 */
void dfs(vector<int> nums, vector<vector<int>>& result, vector<int>& path, int start) {
    result.push_back(path);

    for (int i = start; i < nums.size(); ++i) {
        if (i != start && nums[i] == nums[i-1])
            continue;

        path.push_back(nums[i]);
        dfs(nums, result, path, i + 1);
        path.pop_back();
    }

}
vector<vector<int>> subsetsWithDup1(vector<int>& nums) {
    vector<vector<int>> result;
    if (nums.size()  <= 0) return result;
    vector<int> path;
    sort(nums.begin(), nums.end());
    dfs(nums, result, path, 0);
    return result;
}

另一种写法：

/**
 *  也是根据判断前后是否相等的情况
 *
 *  @param nums <#nums description#>
 *
 *  @return <#return value description#>
 */
vector<vector<int>> subsetsWithDup4(vector<int>& nums) {
    sort(nums.begin(), nums.end());
    vector<vector<int> > result(1);

    size_t previous_size = 0; // 保存之前的size
    for (size_t i = 0; i < nums.size(); ++i) {
        const size_t size = result.size();
        for (size_t j = 0; j < size; ++j) {
            // i等于0的情况是因为满足单独一个数的情况
            if (i == 0 || nums[i] != nums[i-1] || j >= previous_size) {
                result.push_back(result[j]);
                result.back().push_back(nums[i]);
            }
        }
        previous_size = size;
    }

    return result;
}

2. 统计个数，记录位置

/**
 *  step控制的是elems，而不是nums，因为有重复值
 *
 *
 *  @param vector<pair<int <#vector<pair<int description#>
 *  @param elems           <#elems description#>
 *  @param step            <#step description#>
 *  @param path            <#path description#>
 *  @param result          <#result description#>
 */
void subsets(const vector<pair<int, int>> & elems, size_t step, vector<int> &path, vector<vector<int>>& result) {
    if (step == elems.size()) {
        result.push_back(path);
        return ;
    }

    for (int i = 0; i <= elems[step].second; ++i) {
        for (int j = 0; j < i; ++j) {
            path.push_back(elems[step].first);
        }
        subsets(elems, step + 1, path, result);
        for (int j = 0; j < i; ++j) {
            path.pop_back();
        }
    }
}
//    void subsets(const vector<int> nums, unordered_map<int, int>& count_map, int step, vector<int> &path, vector<vector<int>>& result) {
//        if (step == count_map.size()) {
//            result.push_back(path);
//            return ;
//        }
//
//        for (int i = 0; i <= count_map[nums[step]]; ++i) {
//            for (int j = 0; j < i; ++j) {
//                path.push_back(nums[step]);
//            }
//            subsets(nums, count_map, step + 1, path, result);
//            for (int j = 0; j < i; ++j) {
//                path.pop_back();
//            }
//        }
//    }
vector<vector<int>> subsetsWithDup2(vector<int>& nums) {
    vector<vector<int> > result;
    sort(nums.begin(), nums.end());

    unordered_map<int, int> count_map;
    // 用map记录每个元素的出现次数
    for_each(nums.begin(), nums.end(), [&count_map](int e) {
        if (count_map.find(e) != count_map.end())
            count_map[e]++;
        else
            count_map[e] = 1;
    });

    // 将map里的pair拷贝到一个vector中
    vector<pair<int, int> > elems;
    for_each(count_map.begin(), count_map.end(), [&elems](const pair<int, int> &e) {
        elems.push_back(e);
    });

    sort(elems.begin(), elems.end());

    vector<int> path;
    subsets(elems, 0, path, result);
    return result;
}

这道题的原型就是上面的第5种方法DFS，只不过是增加了unordered_map记录每个数据的个数.

另一种做法：

/**
 *  和上面的思想是一样的
 *  都是统计个数，记录位置
 *  后者只是用selected先保存下来，在收敛条件里面进行遍历加入
 *  这种方法有个很大的问题，因为使用的数组下标纪录位置
 *  当nums中的值足够大的时候，会造成大量的空间浪费，所以推荐使用unordered_map，就是上面的做法
 *
 *  @param nums     <#nums description#>
 *  @param count    <#count description#>
 *  @param selected <#selected description#>
 *  @param step     <#step description#>
 *  @param result   <#result description#>
 */
void subsets3(const vector<int> &nums, vector<int>& count, vector<int>& selected, size_t step, vector<vector<int> > & result) {
    if (step == count.size()) {
        vector<int> path;
        for (int i = 0; i < selected.size(); ++i) {
            for (int j = 0; j < selected[i]; ++j) {
                path.push_back(i + nums[0]);
            }
        }
        result.push_back(path);
        return ;
    }

    // 根据每个值对应的个数决定遍历次数 d
    for (int i = 0; i <= count[step]; i++) {
        selected[step] = i;
        subsets3(nums, count, selected, step + 1, result);
    }
}
vector<vector<int>> subsetsWithDup3(vector<int>& nums) {
    vector<vector<int> > result;
    sort(nums.begin(), nums.end());
    vector<int> count(nums.back() - nums.front() + 1, 0);
    // 计算所有元素的个数
    for (auto n : nums) {
        count[n - nums[0]]++;
    }

    // 每个元素选择多少个
    vector<int> selected(nums.back() - nums.front() + 1, -1);
    subsets3(nums, count, selected, 0, result);
    return result;
}

3. 用Set去重

/**
 *  用set去重
 *
 *  @param nums <#nums description#>
 *
 *  @return <#return value description#>
 */
vector<vector<int>> subsetsWithDup5(vector<int>& nums) {
    sort(nums.begin(), nums.end());
    // 用set去重，不能用unordered_set，因为输出有序
    set<vector<int> > result;
    const size_t n = nums.size();
    vector<int> path;

    // 如果哪位上为1，代表其应该加进来，则加进来
    for (size_t i = 0; i < 1 << n; ++i) {
        for (size_t j = 0; j < n; ++j) {
            if (i & 1 << j) {
                path.push_back(nums[j]);
            }
        }
        result.insert(path);
        result.clear();
    }

    vector<vector<int> > real_result;
    copy(result.begin(), result.end(), back_inserter(real_result));
    return real_result;
}

Ending~