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# 回溯算法去重问题的另一种写法

本周小结!(回溯算法系列三) (opens new window) 中一位录友对 整棵树的本层和同一节点的本层有疑问,也让我重新思考了一下,发现这里确实有问题,所以专门写一篇来纠正,感谢录友们的积极交流哈!

接下来我再把这块再讲一下。

回溯算法:求子集问题(二) (opens new window)中的去重和 回溯算法:递增子序列 (opens new window)中的去重 都是 同一父节点下本层的去重。

回溯算法:求子集问题(二) (opens new window)也可以使用set针对同一父节点本层去重,但子集问题一定要排序,为什么呢?

我用没有排序的集合{2,1,2,2}来举例子画一个图,如图:

90.子集II2

图中,大家就很明显的看到,子集重复了。

那么下面我针对回溯算法:求子集问题(二) (opens new window) 给出使用set来对本层去重的代码实现。

# 90.子集II

used数组去重版本: 回溯算法:求子集问题(二) (opens new window)

使用set去重的版本如下:

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex, vector<bool>& used) {
        result.push_back(path);
        unordered_set<int> uset; // 定义set对同一节点下的本层去重
        for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
            if (uset.find(nums[i]) != uset.end()) { // 如果发现出现过就pass
                continue;
            }
            uset.insert(nums[i]); // set跟新元素
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums, i + 1, used);
            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;
    }
};

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针对留言区录友们的疑问,我再补充一些常见的错误写法,

# 错误写法一

把uset定义放到类成员位置,然后模拟回溯的样子 insert一次,erase一次。

例如:

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    unordered_set<int> uset; // 把uset定义放到类成员位置
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex, vector<bool>& used) {
        result.push_back(path);

        for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
            if (uset.find(nums[i]) != uset.end()) {
                continue;
            }
            uset.insert(nums[i]);   // 递归之前insert
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums, i + 1, used);
            path.pop_back();
            uset.erase(nums[i]);    // 回溯再erase
        }
    }

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在树形结构中,如果把unordered_set uset放在类成员的位置(相当于全局变量),就把树枝的情况都记录了,不是单纯的控制某一节点下的同一层了

如图:

90.子集II1

可以看出一旦把unordered_set uset放在类成员位置,它控制的就是整棵树,包括树枝。

所以这么写不行!

# 错误写法二

有同学把 unordered_set uset; 放到类成员位置,然后每次进入单层的时候用uset.clear()。

代码如下:

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    unordered_set<int> uset; // 把uset定义放到类成员位置
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex, vector<bool>& used) {
        result.push_back(path);
        uset.clear(); // 到每一层的时候,清空uset
        for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
            if (uset.find(nums[i]) != uset.end()) {
                continue;
            }
            uset.insert(nums[i]); // set记录元素
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums, i + 1, used);
            path.pop_back();
        }
    }
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uset已经是全局变量,本层的uset记录了一个元素,然后进入下一层之后这个uset(和上一层是同一个uset)就被清空了,也就是说,层与层之间的uset是同一个,那么就会相互影响。

所以这么写依然不行!

组合问题和排列问题,其实也可以使用set来对同一节点下本层去重,下面我都分别给出实现代码

# 40. 组合总和 II

使用used数组去重版本:回溯算法:求组合总和(三) (opens new window)

使用set去重的版本如下:

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& candidates, int target, int sum, int startIndex) {
        if (sum == target) {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        unordered_set<int> uset; // 控制某一节点下的同一层元素不能重复
        for (int i = startIndex; i < candidates.size() && sum + candidates[i] <= target; i++) {
            if (uset.find(candidates[i]) != uset.end()) {
                continue;
            }
            uset.insert(candidates[i]); // 记录元素
            sum += candidates[i];
            path.push_back(candidates[i]);
            backtracking(candidates, target, sum, i + 1);
            sum -= candidates[i];
            path.pop_back();
        }
    }

public:
    vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {
        path.clear();
        result.clear();
        sort(candidates.begin(), candidates.end());
        backtracking(candidates, target, 0, 0);
        return result;
    }
};
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# 47. 全排列 II

使用used数组去重版本:回溯算法:排列问题(二) (opens new window)

使用set去重的版本如下:

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking (vector<int>& nums, vector<bool>& used) {
        if (path.size() == nums.size()) {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        unordered_set<int> uset; // 控制某一节点下的同一层元素不能重复
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            if (uset.find(nums[i]) != uset.end()) {
                continue;
            }
            if (used[i] == false) {
                uset.insert(nums[i]); // 记录元素
                used[i] = true;
                path.push_back(nums[i]);
                backtracking(nums, used);
                path.pop_back();
                used[i] = false;
            }
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {
        result.clear();
        path.clear();
        sort(nums.begin(), nums.end()); // 排序
        vector<bool> used(nums.size(), false);
        backtracking(nums, used);
        return result;
    }
};
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# 两种写法的性能分析

需要注意的是:使用set去重的版本相对于used数组的版本效率都要低很多,大家在leetcode上提交,能明显发现。

原因在回溯算法:递增子序列 (opens new window)中也分析过,主要是因为程序运行的时候对unordered_set 频繁的insert,unordered_set需要做哈希映射(也就是把key通过hash function映射为唯一的哈希值)相对费时间,而且insert的时候其底层的符号表也要做相应的扩充,也是费时的。

而使用used数组在时间复杂度上几乎没有额外负担!

使用set去重,不仅时间复杂度高了,空间复杂度也高了,在本周小结!(回溯算法系列三) (opens new window)中分析过,组合,子集,排列问题的空间复杂度都是O(n),但如果使用set去重,空间复杂度就变成了O(n^2),因为每一层递归都有一个set集合,系统栈空间是n,每一个空间都有set集合。

那有同学可能疑惑 用used数组也是占用O(n)的空间啊?

used数组可是全局变量,每层与每层之间公用一个used数组,所以空间复杂度是O(n + n),最终空间复杂度还是O(n)。

# 总结

本篇本打算是对本周小结!(回溯算法系列三) (opens new window)的一个点做一下纠正,没想到又写出来这么多!

这个点都源于一位录友的疑问,然后我思考总结了一下,就写着这一篇,所以还是得多交流啊!

如果大家对「代码随想录」文章有什么疑问,尽管打卡留言的时候提出来哈,或者在交流群里提问。

其实这就是相互学习的过程,交流一波之后都对题目理解的更深刻了,我如果发现文中有问题,都会在评论区或者下一篇文章中即时修正,保证不会给大家带跑偏!

# 其他语言版本

Java: 47.全排列II

class Solution {
    private List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
    private List<Integer> path = new ArrayList<>();
    private boolean[] used = null;

    public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
        used = new boolean[nums.length];
        Arrays.sort(nums);
        backtracking(nums);
        return res;
    }

    public void backtracking(int[] nums) {
        if (path.size() == nums.length) {
            res.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }
        HashSet<Integer> hashSet = new HashSet<>();//层去重
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (hashSet.contains(nums[i]))
                continue;
            if (used[i] == true)//枝去重
                continue;
            hashSet.add(nums[i]);//记录元素
            used[i] = true;
            path.add(nums[i]);
            backtracking(nums);
            path.remove(path.size() - 1);
            used[i] = false;
        }
    }
}

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Python:

90.子集II

class Solution:
    def subsetsWithDup(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        res = []
        nums.sort()
        def backtracking(start, path):
            res.append(path)
            uset = set()
            for i in range(start, len(nums)):
                if nums[i] not in uset:
                    backtracking(i + 1, path + [nums[i]])
                    uset.add(nums[i])

        backtracking(0, [])
        return res
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40. 组合总和 II

class Solution:
    def combinationSum2(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]:
        
        res = []
        candidates.sort()

        def backtracking(start, path):
            if sum(path) == target:
                res.append(path)
            elif sum(path) < target:
                used = set()
                for i in range(start, len(candidates)):
                    if candidates[i] in used:
                        continue
                    else:
                        used.add(candidates[i])
                        backtracking(i + 1, path + [candidates[i]])
        
        backtracking(0, [])

        return res
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47. 全排列 II

class Solution:
    def permuteUnique(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        path = []
        res = []
        used = [False]*len(nums)

        def backtracking():
            if len(path) == len(nums):
                res.append(path.copy())
            
            deduplicate = set()
            for i, num in enumerate(nums):
                if used[i] == True:
                    continue
                if num in deduplicate:
                    continue
                used[i] = True
                path.append(nums[i])
                backtracking()
                used[i] = False
                path.pop()
                deduplicate.add(num)
        
        backtracking()

        return res
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JavaScript:

90.子集II

function subsetsWithDup(nums) {
    nums.sort((a, b) => a - b);
    const resArr = [];
    backTraking(nums, 0, []);
    return resArr;
    function backTraking(nums, startIndex, route) {
        resArr.push([...route]);
        const helperSet = new Set();
        for (let i = startIndex, length = nums.length; i < length; i++) {
            if (helperSet.has(nums[i])) continue;
            helperSet.add(nums[i]);
            route.push(nums[i]);
            backTraking(nums, i + 1, route);
            route.pop();
        }
    }
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40. 组合总和 II

function combinationSum2(candidates, target) {
    candidates.sort((a, b) => a - b);
    const resArr = [];
    backTracking(candidates, target, 0, 0, []);
    return resArr;
    function backTracking( candidates, target, curSum, startIndex, route ) {
        if (curSum > target) return;
        if (curSum === target) {
            resArr.push([...route]);
            return;
        }
        const helperSet = new Set();
        for (let i = startIndex, length = candidates.length; i < length; i++) {
            let tempVal = candidates[i];
            if (helperSet.has(tempVal)) continue;
            helperSet.add(tempVal);
            route.push(tempVal);
            backTracking(candidates, target, curSum + tempVal, i + 1, route);
            route.pop();
        }
    }
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47. 全排列 II

function permuteUnique(nums) {
    const resArr = [];
    const usedArr = [];
    backTracking(nums, []);
    return resArr;
    function backTracking(nums, route) {
        if (nums.length === route.length) {
            resArr.push([...route]);
            return;
        }
        const usedSet = new Set();
        for (let i = 0, length = nums.length; i < length; i++) {
            if (usedArr[i] === true || usedSet.has(nums[i])) continue;
            usedSet.add(nums[i]);
            route.push(nums[i]);
            usedArr[i] = true;
            backTracking(nums, route);
            usedArr[i] = false;
            route.pop();
        }
    }
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TypeScript:

90.子集II

function subsetsWithDup(nums: number[]): number[][] {
    nums.sort((a, b) => a - b);
    const resArr: number[][] = [];
    backTraking(nums, 0, []);
    return resArr;
    function backTraking(nums: number[], startIndex: number, route: number[]): void {
        resArr.push([...route]);
        const helperSet: Set<number> = new Set();
        for (let i = startIndex, length = nums.length; i < length; i++) {
            if (helperSet.has(nums[i])) continue;
            helperSet.add(nums[i]);
            route.push(nums[i]);
            backTraking(nums, i + 1, route);
            route.pop();
        }
    }
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40. 组合总和 II

function combinationSum2(candidates: number[], target: number): number[][] {
    candidates.sort((a, b) => a - b);
    const resArr: number[][] = [];
    backTracking(candidates, target, 0, 0, []);
    return resArr;
    function backTracking(
        candidates: number[], target: number,
        curSum: number, startIndex: number, route: number[]
    ) {
        if (curSum > target) return;
        if (curSum === target) {
            resArr.push([...route]);
            return;
        }
        const helperSet: Set<number> = new Set();
        for (let i = startIndex, length = candidates.length; i < length; i++) {
            let tempVal: number = candidates[i];
            if (helperSet.has(tempVal)) continue;
            helperSet.add(tempVal);
            route.push(tempVal);
            backTracking(candidates, target, curSum + tempVal, i + 1, route);
            route.pop();

        }
    }
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47. 全排列 II

function permuteUnique(nums: number[]): number[][] {
    const resArr: number[][] = [];
    const usedArr: boolean[] = [];
    backTracking(nums, []);
    return resArr;
    function backTracking(nums: number[], route: number[]): void {
        if (nums.length === route.length) {
            resArr.push([...route]);
            return;
        }
        const usedSet: Set<number> = new Set();
        for (let i = 0, length = nums.length; i < length; i++) {
            if (usedArr[i] === true || usedSet.has(nums[i])) continue;
            usedSet.add(nums[i]);
            route.push(nums[i]);
            usedArr[i] = true;
            backTracking(nums, route);
            usedArr[i] = false;
            route.pop();
        }
    }
};
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上次更新:: 8/3/2022, 3:57:42 PM
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