90. 子集 II
原题链接:
https://leetcode.cn/problems/subsets-ii/
完成情况:
解题思路:
这段代码是深度优先搜索 (DFS) 算法解决LeetCode问题“子集 II”的一部分。首先,定义了两个变量 result
和 tempList
,分别用来存储所有生成的子集和当前正在生成的子集。其中,result
是一个列表,每个元素都是一个子集列表;tempList
是当前操作的子集。然后,在代码中调用了一个函数 dfs_subsetsWithDup
用于递归生成子集。
在主函数中,代码执行了 tempList.add(nums[cur]);
将当前数组元素 nums[cur]
加入到当前子集 tempList
中。接着,通过 dfs_subsetsWithDup(true,cur+1,nums);
递归调用自身,继续往下探索生成子集的可能性。在递归之后,通过 tempList.remove(tempList.size()-1);
移除最后一个元素,以回退到之前状态,准备尝试其他选择。
总的来说,这段代码是在不同情况下不断生成子集的过程,通过DFS算法的深度优先搜索,探索可能的子集组合情况。
参考代码:
_90子集II_递归法求子集
package leetcode板块;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class _90子集II_递归法求子集 {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<List<Integer>>();
List<Integer> tempList = new ArrayList<Integer>();
/**
*
* @param nums
* @return
*/
public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums){
Arrays.sort(nums);
dfs_subsetsWithDup(false,0,nums);
return result;
}
/**
*
* @param choosePre
* @param cur
* @param nums
*/
private void dfs_subsetsWithDup(boolean choosePre, int cur, int[] nums) {
if (cur == nums.length){
result.add(new ArrayList<Integer>(tempList));
return;
}
dfs_subsetsWithDup(false,cur + 1,nums);
if (!choosePre && cur > 0 && nums[cur - 1] == nums[cur]){
return;
}
tempList.add(nums[cur]);
dfs_subsetsWithDup(true,cur+1,nums);
tempList.remove(tempList.size()-1);
}
}
_90子集II_迭代法求子集
package leetcode板块;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class _90子集II_迭代法求子集 {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<List<Integer>>();
List<Integer> tempList = new ArrayList<Integer>();
/**
*
* @param nums
* @return
*/
public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
//第一步,先将数据元素调整为有序
Arrays.sort(nums);
int n = nums.length;
for (int mask = 0; mask < (1 << n); mask++) {
tempList.clear();
boolean flag = true;
for (int i = 0;i<n;++i){
if ((mask & (1 << i)) != 0){
if (i>0 && (mask >> (i - 1) & 1) == 0 && nums[i] == nums[i-1]){
flag = false;
break;
}
tempList.add(nums[i]);
}
}
if (flag){
result.add(new ArrayList<Integer>(tempList));
}
}
return result;
}
}