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算法笔记01——回溯
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了算法笔记01——回溯，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含7803字，纯文字阅读大概需要12分钟。
内容图文
1. 基本模板
class Solution {
public List<List<元素类型>> 方法名(参数列表){
//返回answer容器集合
List<List<元素类型>> ans = new ArrayList<>();
if (返回空集合条件) return ans;
//返回answer容器集合子集
List<元素类型> path = new ArrayList<>();
//标记数组，对使用过的元素进行标记
boolean[] used = new boolean[数组长度];
//首先全部标记为未使用false
Arrays.fill(used);
backtrack(ans,path,遍历目标,遍历开始位置,used);
return ans;
}
//回溯函数
public void backtrack(List<List<元素类型>> ans,List<元素类型> path,遍历目标，遍历开始位置，boolean[] used) {
if (遍历成功条件){
//向answer容器中添加path结果
ans.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
else {
for (int i = 开始位置;判断条件;i++) {
if (!used[i]){
path添加操作;
//used数组标记已经使用
used[i] = true;
//沿着这条路径继续遍历
backtrack(List<List<元素类型>> ans,List<元素类型> path,遍历目标，遍历开始位置更新，boolean[] used);
//回溯时更改used数组使用情况
used[i] = false;
path移除操作
}
}
}
}
}
2. 经典例题
2.1 组合
class Solution {
public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
List<Integer> list = new ArrayList<>();
if(n == 0 || k == 0) return res;
backtrack(res,list,n,k,0,1);
return res;
}
public void backtrack(List<List<Integer>> res,List<Integer> list,int n,int k,int sum,int start){
//如果list中的元素数目sum已经达到目标要求k则返回
if(sum == k){
res.add(new ArrayList(list));
return;
}
//倘若没有达到则从起始位置start开始往后遍历
for(int i = start;i <= n;i++){
list.add(i);
backtrack(res,list,n,k,sum + 1,i + 1);
list.remove(list.size() - 1);
}
}
}
2.2 组合总和
class Solution {
public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
List<Integer> path = new ArrayList<>();
if(candidates == null || candidates.length == 0 || target < 0){
return res;
}
//对数组进行排序，从小到大依次遍历
Arrays.sort(candidates);
backtrack(res,path,candidates,target,0);
return res;
}
public void backtrack(List<List<Integer>> res,List<Integer> path,int[] candidates,int target,int index){
//如果target等于0则返回
if(target == 0){
res.add(new ArrayList<>(path));
}
else{
//继续向后遍历，从下表index处开始
for(int i = index;i < candidates.length;i++){
//如果candidates[i]处的值比target还大，证明i之后的值也一定比target大，则这条路径结束并返回
if(target - candidates[i] < 0){
break;
}
//如果candidates[i]处的值比target小，则将candidates[i]加入path
path.add(candidates[i]);
//继续沿着这条路径遍历，target更新为target - candidates[i]，由于同一个数字可以重复使用，所以index不用更新
backtrack(res,path,candidates,target - candidates[i],i);
//回溯返回时需要将path中的最后一个数字移除
path.remove(path.size() - 1);
}
}
}
}
2.3 组合总和2
class Solution {
public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] candidates, int target) {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
List<Integer> path = new ArrayList<>();
if(candidates.length == 0 || candidates == null || target < 0){
return res;
}
//对数组进行排序，从小到大依次遍历
Arrays.sort(candidates);
backtrack(res,path,candidates,target,0);
return res;
}
public void backtrack(List<List<Integer>> res,List<Integer> path,int[] candidates,int target,int index){
//如果target等于0则返回
if(target == 0){
res.add(new ArrayList<>(path));
}
else{
//继续向后遍历，从下表index处开始
for(int i = index;i < candidates.length;i++){
//如果candidates[i]处的值比target还大，证明i之后的值也一定比target大，则这条路径结束并返回
if(target - candidates[i] < 0){
break;
}
//如果candidates[i]处的值比target小，则将candidates[i]加入path
path.add(candidates[i]);
//继续沿着这条路径遍历，target更新为target - candidates[i]，由于同一个数字不可以重复使用，所以index更新为i+1
backtrack(res,path,candidates,target - candidates[i],i + 1);
//如果candidates中有重复元素，则重复元素可以跳过不用再次遍历，
//即candidates下一个元素和当前路径最后一个元素相同时则跳过candidates的这个元素，进行去重操作
while(i + 1 < candidates.length && path.get(path.size() - 1) == candidates[i + 1]){
i++;
}
path.remove(path.size() - 1);
}
}
}
}
2.4 全排列
class Solution {
public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
if(nums.length == 0) return res;
List<Integer> path = new ArrayList<>();
//使用used数组记录nums中对应元素的使用情况
boolean[] used = new boolean[nums.length];
//首先将所有元素标记为未使用
Arrays.fill(used,false);
backtrack(res,path,nums,0,used);
return res;
}
public void backtrack(List<List<Integer>> res,List<Integer> path,int[] nums,int index,boolean[] used){
//如果path中的元素数目等于nums数组大小，则将此条路径加入结果res中
if(path.size() == nums.length){
res.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
else{
//遍历nums数组
for(int i = 0;i < nums.length;i++){
//如果当前位置元素没有使用过，则将当前元素加入path，并且将使用情况更新为已经使用
if(!used[i]){
path.add(nums[i]);
used[i] = true;
//继续遍历nums数组下一个元素
backtrack(res,path,nums,index + 1,used);
//回溯返回时将used[i]使用情况重新更新为未使用
used[i] = false;
//删除path路径中最后一个元素
path.remove(path.size() - 1);
}
}
}
}
}
2.5 全排列2
class Solution {
public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
if(nums.length == 0) return res;
Arrays.sort(nums);
List<Integer> path = new ArrayList<>();
boolean[] used = new boolean[nums.length];
Arrays.fill(used,false);
backtrack(res,path,nums,0,used);
return res;
}
public void backtrack(List<List<Integer>> res,List<Integer> path,int[] nums,int index,boolean[] used){
if(path.size() == nums.length){
res.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
else{
for(int i = 0;i < nums.length;i++){
if(!used[i]){
path.add(nums[i]);
used[i] = true;
backtrack(res,path,nums,index + 1,used);
used[i] = false;
//唯一与全排列1不同的位置，需要进行去重操作
while(i + 1 < nums.length && path.get(path.size() - 1) == nums[i + 1]){
i++;
}
path.remove(path.size() - 1);
}
}
}
}
}
2.6 单词搜索
class Solution {
//使用flag标记矩阵中是否存在这个单词
boolean flag = false;
public boolean exist(char[][] board, String word) {
if(board.length == 0 || board[0].length == 0 || word.length() == 0) return false;
//使用used数组标记矩阵中每个元素的使用情况
boolean[][] used = new boolean[board.length][board[0].length];
//遍历矩阵中每个元素，判断该元素是否等于word中的第一个元素
for(int i = 0;i < board.length;i++){
for(int j = 0;j < board[0].length;j++){
if(board[i][j] != word.charAt(0)) continue;
//如果board[i][j]处的元素等于word的第一个元素，则开始进行回溯
backtrack(board,word,i,j,0,used);
//如果此时flag已经等于true，则结束回溯
if(flag == true) break;
}
if(flag == true) break;
}
return flag;
}
public void backtrack(char[][] board,String word,int i,int j,int index,boolean[][] used){
//如果此时flag已经等于true，则结束回溯
if(flag) return;
//如果board[i][j]处的元素等于word的index下标处的元素，则将board[i][j]处的元素标记为true使用过
if(board[i][j] == word.charAt(index)){
used[i][j] = true;
//如果index长度已经等于word的长度，则证明已经找到这么一条路径
if(index + 1 == word.length()){
flag = true;
return;
}
//如果index长度还未到word长度，则还需要进行遍历
else{
//向左边进行遍历
if(i - 1 >= 0){
//如果board[i - 1][j]的元素还未使用
if(!used[i - 1][j]){
used[i - 1][j] = true;
backtrack(board,word,i - 1,j,index + 1,used);
used[i - 1][j] = false;
}
}
//向上边进行遍历
if(j - 1 >= 0){
//如果board[i][j - 1]的元素还未使用
if(!used[i][j - 1]){
used[i][j - 1] = true;
backtrack(board,word,i,j - 1,index + 1,used);
used[i][j - 1] = false;
}
}
//向右边进行遍历
if(i + 1 < board.length){
//如果board[i + 1][j]的元素还未使用
if(!used[i + 1][j]){
used[i + 1][j] = true;
backtrack(board,word,i + 1,j,index + 1,used);
used[i + 1][j] = false;
}
}
//向下边进行遍历
if(j + 1 < board[0].length){
//如果board[i][j + 1]的元素还未使用
if(!used[i][j + 1]){
used[i][j + 1] = true;
backtrack(board,word,i,j + 1,index + 1,used);
used[i][j + 1] = false;
}
}
//如果四个方向的元素都被使用，则证明当前元素不可行，返回上一层并将此元素标记为未使用
used[i][j] = false;
}
}
//如果当前元素不等于word的index下标处的元素，则board[i][j]处的元素不可行，返回上一层并将此元素标记为未使用
else{
used[i][j] = false;
return;
}
}
}
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的算法笔记01——回溯全部内容，希望文章能够帮你解决算法笔记01——回溯所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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来源：【匿名】