开始二刷回溯算法,这里对回溯法展开思考,加深对其的原理和应用场景的理解。以组合问题为例:
给定两个整数 n 和 k,返回范围[1, n]中所有可能的 k 个数的组合。
和遍历,递归这种算法对比起来好像更复杂了一点儿。如二分法这种,一般都是直接遍历,通过不断地循环遍历判断找到答案。递归:二叉树的遍历,不断调用递归函数,可以是从头到尾,从尾到头。回溯,在递归的基础上有一个重要的区别在于,有待选区间。
如此一对比,其实发现,在二叉树的递归遍历上,也存在一个指定区间的过程,只不过是不断的把左节点或者右节点,这样单个节点传进去。回溯的做法区别在于,对于一个候选数据结构为数组或者数来说,利用startIndex 来约束选择的范围。实现在每一次的操作中,根据startIndex来更新可选择的区间。
结合代码来看:
class Solution {
public:
vector<vector<int>> result;
vector<int> path;
void backtracking(int n, int k, int startIndex) {
if (path.size() == k) {
result.push_back(path);
return ;
}
for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
path.push_back(i);
backtracking(n, k, i + 1);
path.pop_back();
}
}
vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
backtracking(n, k, 1);
return result;
}
};
实际上和树的遍历很像。构造回溯函数(本质上其实就是递归函数),先判断结束条件,在当前层进行遍历待选择项。先进行操作,然后继续回溯(有点儿深度优先的意味在里面)。可以思考什么时候进入path.pop_back()语句,发现这个过程蛮有意思的,去思考过后,比较理解了为何代码随想录中将其比喻成数的结构,由于在回溯函数中有一个for语句的存在,因此在进入每一层的时候,都有一个待选数据的存在。
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