22、第七章 回溯算法part02

本节内容

- 216.组合总和III
- 17.电话号码的字母组合

总和※

建议：如果把 组合问题理解了，本题就容易一些了。

题目链接： https://leetcode.cn/problems/combination-sum-iii/
文章讲解： https://programmercarl.com/0216.%E7%BB%84%E5%90%88%E6%80%BB%E5%92%8CIII.html
视频讲解： https://www.bilibili.com/video/BV1wg411873x

题目分析

示例 1:

输入: k = 3, n = 7
输出: [[1,2,4]]
解释:
1 + 2 + 4 = 7
没有其他符合的组合了。

示例 2:

输入: k = 3, n = 9
输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]
解释:
1 + 2 + 6 = 9
1 + 3 + 5 = 9
2 + 3 + 4 = 9
没有其他符合的组合了。

示例 3:

输入: k = 4, n = 1
输出: []
解释: 不存在有效的组合。
在[1,9]范围内使用4个不同的数字，我们可以得到的最小和是1+2+3+4 = 10，因为10 > 1，没有有效的组合。

方案一

class Solution {
    public List<List<Integer>> combinationSum3(int k, int n) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
    backtracking(1, k, n, 0, new ArrayList<>(), result);

        return result;
    }

    /**
     *
     * @param start 加入数组的数值，同时也是开始遍历的数值
     * @param k 当前正在加入第几个参数，k是从头向下减的
     * @param n 相加之和之后的判断数值
     * @param sum 当前数值相加之后的值，其等于list中的数值相加
     * @param list 遍历的数值加入到list中
     * @param result 存放结果
     */
    private void backtracking(int start, int k, int n, int sum, List<Integer> list, List<List<Integer>> result) {
	    if (sum > n) return; // 剪枝
        if (k == 0) {
            if (sum == n) {
                result.add(new ArrayList<>(list));
            }
            return;
        }

        for (int i = start; i <= 9 - k + 1; i++) { // 剪枝
            list.add(i);
            backtracking(i + 1, k - 1, n, sum + i, list, result);
            list.remove(list.size() - 1);
        }

    }
}

结果

解答成功:
执行耗时:0 ms,击败了100.00% 的Java用户
内存消耗:39.1 MB,击败了52.72% 的Java用户

分析

时间复杂度：
O( 9 ^ k )

代码随想录

https://programmercarl.com/0216.%E7%BB%84%E5%90%88%E6%80%BB%E5%92%8CIII.html

思路

本题就是在[1,2,3,4,5,6,7,8,9]这个集合中找到和为n的k个数的组合。

相对于77. 组合 ，无非就是多了一个限制，本题是要找到和为n的k个数的组合，而整个集合已经是固定的了[1,…,9]。

想到这一点了，做过77. 组合之后，本题是简单一些了。

本题k相当于树的深度，9（因为整个集合就是9个数）就是树的宽度。

例如 k = 2，n = 4的话，就是在集合[1,2,3,4,5,6,7,8,9]中求 k（个数） = 2, n（和） = 4的组合。

选取过程如图：

图中，可以看出，只有最后取到集合（1，3）和为4 符合条件。

回溯三部曲

• 确定递归函数参数

和77. 组合 一样，依然需要一维数组path来存放符合条件的结果，二维数组result来存放结果集。

这里依然定义path 和 result为全局变量。

至于为什么取名为path？从上面树形结构中，可以看出，结果其实就是一条根节点到叶子节点的路径。

vector<vector<int>> result; // 存放结果集
vector<int> path; // 符合条件的结果

接下来还需要如下参数：

• targetSum（int）目标和，也就是题目中的n。
• k（int）就是题目中要求k个数的集合。
• sum（int）为已经收集的元素的总和，也就是path里元素的总和。
• startIndex（int）为下一层for循环搜索的起始位置。

所以代码如下：

vector<vector<int>> result;
vector<int> path;
void backtracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex)

其实这里sum这个参数也可以省略，每次targetSum减去选取的元素数值，然后判断如果targetSum为0了，说明收集到符合条件的结果了，我这里为了直观便于理解，还是加一个sum参数。

还要强调一下，回溯法中递归函数参数很难一次性确定下来，一般先写逻辑，需要啥参数了，填什么参数。

• 确定终止条件

什么时候终止呢？

在上面已经说了，k其实就已经限制树的深度，因为就取k个元素，树再往下深了没有意义。

所以如果path.size() 和 k相等了，就终止。

如果此时path里收集到的元素和（sum） 和targetSum（就是题目描述的n）相同了，就用result收集当前的结果。

所以 终止代码如下：

if (path.size() == k) {
    if (sum == targetSum) result.push_back(path);
    return; // 如果path.size() == k 但sum != targetSum 直接返回
}

• 单层搜索过程

本题和77. 组合 区别之一就是集合固定的就是9个数[1,…,9]，所以for循环固定i<=9

如图：

处理过程就是 path收集每次选取的元素，相当于树型结构里的边，sum来统计path里元素的总和。

代码如下：

for (int i = startIndex; i <= 9; i++) {
    sum += i;
    path.push_back(i);
    backtracking(targetSum, k, sum, i + 1); // 注意i+1调整startIndex
    sum -= i; // 回溯
    path.pop_back(); // 回溯
}

别忘了处理过程 和 回溯过程是一一对应的，处理有加，回溯就要有减！

剪枝

这道题目，剪枝操作其实是很容易想到了，想必大家看上面的树形图的时候已经想到了。

如图：

已选元素总和如果已经大于n（图中数值为4）了，那么往后遍历就没有意义了，直接剪掉。

那么剪枝的地方可以放在递归函数开始的地方，剪枝代码如下：

if (sum > targetSum) { // 剪枝操作
    return;
}

当然这个剪枝也可以放在 调用递归之前，即放在这里，只不过要记得 要回溯操作给做了。

for (int i = startIndex; i <= 9 - (k - path.size()) + 1; i++) { // 剪枝
    sum += i; // 处理
    path.push_back(i); // 处理
    if (sum > targetSum) { // 剪枝操作
        sum -= i; // 剪枝之前先把回溯做了
        path.pop_back(); // 剪枝之前先把回溯做了
        return;
    }
    backtracking(targetSum, k, sum, i + 1); // 注意i+1调整startIndex
    sum -= i; // 回溯
    path.pop_back(); // 回溯
}

for循环的范围也可以剪枝，i <= 9 - (k - path.size()) + 1就可以了。

• 时间复杂度: O(n * 2^n)
• 空间复杂度: O(n)

代码实现

模板方法

class Solution {
	List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
	LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();

	public List<List<Integer>> combinationSum3(int k, int n) {
		backTracking(n, k, 1, 0);
		return result;
	}

	private void backTracking(int targetSum, int k, int startIndex, int sum) {
		// 减枝
		if (sum > targetSum) {
			return;
		}

		if (path.size() == k) {
			if (sum == targetSum) result.add(new ArrayList<>(path));
			return;
		}

		// 减枝 9 - (k - path.size()) + 1
		for (int i = startIndex; i <= 9 - (k - path.size()) + 1; i++) {
			path.add(i);
			sum += i;
			backTracking(targetSum, k, i + 1, sum);
			//回溯
			path.removeLast();
			//回溯
			sum -= i;
		}
	}
}

// 上面剪枝 i <= 9 - (k - path.size()) + 1; 如果还是不清楚
// 也可以改为 if (path.size() > k) return; 执行效率上是一样的
class Solution {
    LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();
    List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
    public List<List<Integer>> combinationSum3(int k, int n) {
        build(k, n, 1, 0);
        return ans;
    }

    private void build(int k, int n, int startIndex, int sum) {

        if (sum > n) return;

        if (path.size() > k) return;

        if (sum == n && path.size() == k) {
            ans.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }

        for(int i = startIndex; i <= 9; i++) {
            path.add(i);
            sum += i;
            build(k, n, i + 1, sum);
            sum -= i;
            path.removeLast();
        }
    }
}

其他方法

class Solution {
    List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
    List<Integer> list = new ArrayList<>();

    public List<List<Integer>> combinationSum3(int k, int n) {
        res.clear();
        list.clear();
        backtracking(k, n, 9);
        return res;
    }

    private void backtracking(int k, int n, int maxNum) {
        if (k == 0 && n == 0) {
            res.add(new ArrayList<>(list));
            return;
        }

        // 因为不能重复，并且单个数字最大值是maxNum，所以sum最大值为
        // （maxNum + (maxNum - 1) + ... + (maxNum - k + 1)） == k * maxNum - k*(k - 1) / 2
        if (maxNum == 0
                || n > k * maxNum - k * (k - 1) / 2
                || n < (1 + k) * k / 2) {
            return;
        }
        list.add(maxNum);
        backtracking(k - 1, n - maxNum, maxNum - 1);
        list.remove(list.size() - 1);
        backtracking(k, n, maxNum - 1);
    }
}

17.电话号码的字母组合※

建议：本题大家刚开始做会有点难度，先自己思考20min，没思路就直接看题解。

题目链接：
文章讲解： https://programmercarl.com/0017.%E7%94%B5%E8%AF%9D%E5%8F%B7%E7%A0%81%E7%9A%84%E5%AD%97%E6%AF%8D%E7%BB%84%E5%90%88.html
视频讲解： https://www.bilibili.com/video/BV1yV4y1V7Ug

题目分析

方案一

class Solution {
    public List<String> letterCombinations(String digits) {
        List<String> result = new ArrayList<>();
        if (digits.length() == 0) return result;
        backtracking(digits, 0, new StringBuilder(), result);
        return result;
    }

    private void backtracking (String digits, int start, StringBuilder path,List<String> result) {
        if (start == digits.length()) {
            result.add(path.toString());
            return;
        }

        for (Character character : chooseLetter(digits.charAt(start))) {
            path.append(character);
            backtracking(digits, start + 1, path, result);
            path.deleteCharAt(path.length() - 1);
        }
    }

    private List<Character> chooseLetter(char ch) {
        List<Character> result = new ArrayList<>();
        switch (ch) {
            case '2':
                result.add('a');
                result.add('b');
                result.add('c');
                break;
            case '3':
                result.add('d');
                result.add('e');
                result.add('f');
                break;
            case '4':
                result.add('g');
                result.add('h');
                result.add('i');
                break;
            case '5':
                result.add('j');
                result.add('k');
                result.add('l');
                break;
            case '6':
                result.add('m');
                result.add('n');
                result.add('o');
                break;
            case '7':
                result.add('p');
                result.add('q');
                result.add('r');
                result.add('s');
                break;
            case '8':
                result.add('t');
                result.add('u');
                result.add('v');
                break;
            case '9':
                result.add('w');
                result.add('x');
                result.add('y');
                result.add('z');
                break;
        }
        return result;
    }
}

结果

解答成功:
执行耗时:1 ms,击败了47.26% 的Java用户
内存消耗:40.1 MB,击败了55.72% 的Java用户

分析

时间复杂度：
O( 4 * n )

空间复杂度：
O( 4 * n )

代码随想录

https://programmercarl.com/0017.%E7%94%B5%E8%AF%9D%E5%8F%B7%E7%A0%81%E7%9A%84%E5%AD%97%E6%AF%8D%E7%BB%84%E5%90%88.html

思路

从示例上来说，输入”23”，最直接的想法就是两层for循环遍历了吧，正好把组合的情况都输出了。

如果输入”233”呢，那么就三层for循环，如果”2333”呢，就四层for循环…….

理解本题后，要解决如下三个问题：

1. 数字和字母如何映射
2. 两个字母就两个for循环，三个字符我就三个for循环，以此类推，然后发现代码根本写不出来
3. 输入1 * # 按键等等异常情况

数字和字母如何映射

可以使用map或者定义一个二维数组，例如：string letterMap[10]，来做映射，我这里定义一个二维数组，代码如下：

const string letterMap[10] = {
    "", // 0
    "", // 1
    "abc", // 2
    "def", // 3
    "ghi", // 4
    "jkl", // 5
    "mno", // 6
    "pqrs", // 7
    "tuv", // 8
    "wxyz", // 9
};

回溯法来解决n个for循环的问题

例如：输入：”23”，抽象为树形结构，如图所示：

图中可以看出遍历的深度，就是输入”23”的长度，而叶子节点就是我们要收集的结果，输出[“ad”, “ae”, “af”, “bd”, “be”, “bf”, “cd”, “ce”, “cf”]。

回溯三部曲：

• 确定回溯函数参数

首先需要一个字符串s来收集叶子节点的结果，然后用一个字符串数组result保存起来，这两个变量依然定义为全局。

再来看参数，参数指定是有题目中给的string digits，然后还要有一个参数就是int型的index。

这个index是记录遍历第几个数字了，就是用来遍历digits的（题目中给出数字字符串），同时index也表示树的深度。

代码如下：

vector<string> result;
string s;
void backtracking(const string& digits, int index)

• 确定终止条件

例如输入用例”23”，两个数字，那么根节点往下递归两层就可以了，叶子节点就是要收集的结果集。

那么终止条件就是如果index 等于 输入的数字个数（digits.size）了（本来index就是用来遍历digits的）。

然后收集结果，结束本层递归。

代码如下：

if (index == digits.size()) {
    result.push_back(s);
    return;
}

• 确定单层遍历逻辑

首先要取index指向的数字，并找到对应的字符集（手机键盘的字符集）。

然后for循环来处理这个字符集，代码如下：

int digit = digits[index] - '0';        // 将index指向的数字转为int
string letters = letterMap[digit];      // 取数字对应的字符集
for (int i = 0; i < letters.size(); i++) {
    s.push_back(letters[i]);            // 处理
    backtracking(digits, index + 1);    // 递归，注意index+1，一下层要处理下一个数字了
    s.pop_back();                       // 回溯
}

本题每一个数字代表的是不同集合，也就是求不同集合之间的组合

注意：输入1 * #按键等等异常情况

代码中最好考虑这些异常情况，但题目的测试数据中应该没有异常情况的数据，所以我就没有加了。

但是要知道会有这些异常，如果是现场面试中，一定要考虑到！

• 时间复杂度: O(3^m * 4^n)，其中 m 是对应四个字母的数字个数，n 是对应三个字母的数字个数
• 空间复杂度: O(3^m * 4^n)

代码实现

class Solution {

    //设置全局列表存储最后的结果
    List<String> list = new ArrayList<>();

    public List<String> letterCombinations(String digits) {
        if (digits == null || digits.length() == 0) {
            return list;
        }
        //初始对应所有的数字，为了直接对应2-9，新增了两个无效的字符串""
        String[] numString = {"", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv", "wxyz"};
        //迭代处理
        backTracking(digits, numString, 0);
        return list;

    }

    //每次迭代获取一个字符串，所以会设计大量的字符串拼接，所以这里选择更为高效的 StringBuild
    StringBuilder temp = new StringBuilder();

    //比如digits如果为"23",num 为0，则str表示2对应的 abc
    public void backTracking(String digits, String[] numString, int num) {
        //遍历全部一次记录一次得到的字符串
        if (num == digits.length()) {
            list.add(temp.toString());
            return;
        }
        //str 表示当前num对应的字符串
        String str = numString[digits.charAt(num) - '0'];
        for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
            temp.append(str.charAt(i));
            //c
            backTracking(digits, numString, num + 1);
            //剔除末尾的继续尝试
            temp.deleteCharAt(temp.length() - 1);
        }
    }
}