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代码随想录训练第十九天|回溯算法基础理论、LeetCode77.组合、LeetCode216.组合总和III、LeetCode17.电话号码的字母组合

文章目录

回溯算法基础理论

什么是回溯算法

回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是一种搜索的方式。

在二叉树系列中，我们已经不止一次，提到了回溯，例如二叉树：以为使用了递归，其实还隐藏着回溯 (opens new window)。

回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。

所以以下讲解中，回溯函数也就是递归函数，指的都是一个函数。

回溯法的效率

回溯法的性能如何呢，这里要和大家说清楚了，虽然回溯法很难，很不好理解，但是回溯法并不是什么高效的算法。

因为回溯的本质是穷举，穷举所有可能，然后选出我们想要的答案，如果想让回溯法高效一些，可以加一些剪枝的操作，但也改不了回溯法就是穷举的本质。

那么既然回溯法并不高效为什么还要用它呢？

因为没得选，一些问题能暴力搜出来就不错了，撑死了再剪枝一下，还没有更高效的解法。

此时大家应该好奇了，都什么问题，这么牛逼，只能暴力搜索。

回溯法解决的问题

回溯法，一般可以解决如下几种问题：

  • 组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合
  • 切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式
  • 子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集
  • 排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式
  • 棋盘问题：N皇后，解数独等等

相信大家看着这些之后会发现，每个问题，都不简单！

另外，会有一些同学可能分不清什么是组合，什么是排列？

组合是不强调元素顺序的，排列是强调元素顺序。

例如：{1, 2} 和 {2, 1} 在组合上，就是一个集合，因为不强调顺序，而要是排列的话，{1, 2} 和 {2, 1} 就是两个集合了。

记住组合无序，排列有序，就可以了。

如何理解回溯法

回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构，是的，我指的是所有回溯法的问题都可以抽象为树形结构！

因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集，集合的大小就构成了树的宽度，递归的深度就构成了树的深度。

递归就要有终止条件，所以必然是一棵高度有限的树（N叉树）。

回溯法模版

在讲二叉树的递归 (opens new window)中我们说了递归三部曲，这里我再给大家列出回溯三部曲。

  • 回溯函数模板返回值以及参数

在回溯算法中，我的习惯是函数起名字为backtracking，这个起名大家随意。

回溯算法中函数返回值一般为void。

再来看一下参数，因为回溯算法需要的参数可不像二叉树递归的时候那么容易一次性确定下来，所以一般是先写逻辑，然后需要什么参数，就填什么参数。

但后面的回溯题目的讲解中，为了方便大家理解，我在一开始就帮大家把参数确定下来。

回溯函数伪代码如下：

void backtracking(参数)

1

  • 回溯函数终止条件

既然是树形结构，那么我们在讲解二叉树的递归 (opens new window)的时候，就知道遍历树形结构一定要有终止条件。

所以回溯也有要终止条件。

什么时候达到了终止条件，树中就可以看出，一般来说搜到叶子节点了，也就找到了满足条件的一条答案，把这个答案存放起来，并结束本层递归。

所以回溯函数终止条件伪代码如下：

if (终止条件) {
    存放结果;
    return;
}
  • 回溯搜索的遍历过程

在上面我们提到了，回溯法一般是在集合中递归搜索，集合的大小构成了树的宽度，递归的深度构成的树的深度。

如图：

回溯算法理论基础

注意图中，我特意举例集合大小和孩子的数量是相等的！

回溯函数遍历过程伪代码如下：

for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {
    处理节点;
    backtracking(路径，选择列表); // 递归
    回溯，撤销处理结果
}

for循环就是遍历集合区间，可以理解一个节点有多少个孩子，这个for循环就执行多少次。

backtracking这里自己调用自己，实现递归。

大家可以从图中看出for循环可以理解是横向遍历，backtracking（递归）就是纵向遍历，这样就把这棵树全遍历完了，一般来说，搜索叶子节点就是找的其中一个结果了。

分析完过程，回溯算法模板框架如下：

void backtracking(参数) {
    if (终止条件) {
        存放结果;
        return;
    }

    for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {
        处理节点;
        backtracking(路径，选择列表); // 递归
        回溯，撤销处理结果
    }
}

这份模板很重要，后面做回溯法的题目都靠它了！

如果从来没有学过回溯算法的录友们，看到这里会有点懵，后面开始讲解具体题目的时候就会好一些了，已经做过回溯法题目的录友，看到这里应该会感同身受了。

总结

本篇我们讲解了，什么是回溯算法，知道了回溯和递归是相辅相成的。

接着提到了回溯法的效率，回溯法其实就是暴力查找，并不是什么高效的算法。

然后列出了回溯法可以解决几类问题，可以看出每一类问题都不简单。

最后我们讲到回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构（N叉树），并给出了回溯法的模板。

今天是回溯算法的第一天，按照惯例Carl都是先概述一波，然后在开始讲解具体题目，没有接触过回溯法的同学刚学起来有点看不懂很正常，后面和具体题目结合起来会好一些。

77.组合

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。

你可以按 任何顺序 返回答案。

示例 1：

输入：n = 4, k = 2
输出：
[
  [2,4],
  [3,4],
  [2,3],
  [1,2],
  [1,3],
  [1,4],
]

示例 2：

输入：n = 1, k = 1
输出：[[1]]

提示：

  • 1 <= n <= 20
  • 1 <= k <= n

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  • 回溯

思路

本题是回溯法的经典题目。

直接的解法当然是使用for循环，例如示例中k为2，很容易想到 用两个for循环，这样就可以输出 和示例中一样的结果。

代码如下：

int n = 4;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
    for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
        cout << i << " " << j << endl;
    }
}

输入：n = 100, k = 3 那么就三层for循环，代码如下：

int n = 100;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
    for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
        for (int u = j + 1; u <= n; n++) {
            cout << i << " " << j << " " << u << endl;
        }
    }
}

如果n为100，k为50呢，那就50层for循环，是不是开始窒息。

此时就会发现虽然想暴力搜索，但是用for循环嵌套连暴力都写不出来！

咋整？

回溯搜索法来了，虽然回溯法也是暴力，但至少能写出来，不像for循环嵌套k层让人绝望。

那么回溯法怎么暴力搜呢？

上面我们说了要解决 n为100，k为50的情况，暴力写法需要嵌套50层for循环，那么回溯法就用递归来解决嵌套层数的问题。

递归来做层叠嵌套（可以理解是开k层for循环），每一次的递归中嵌套一个for循环，那么递归就可以用于解决多层嵌套循环的问题了。

此时递归的层数大家应该知道了，例如：n为100，k为50的情况下，就是递归50层。

一些同学本来对递归就懵，回溯法中递归还要嵌套for循环，可能就直接晕倒了！

如果脑洞模拟回溯搜索的过程，绝对可以让人窒息，所以需要抽象图形结构来进一步理解。

我们在关于回溯算法，你该了解这些！ (opens new window)中说到回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构（N叉树），用树形结构来理解回溯就容易多了。

那么我把组合问题抽象为如下树形结构：

77.组合

可以看出这棵树，一开始集合是 1，2，3，4， 从左向右取数，取过的数，不再重复取。

第一次取1，集合变为2，3，4 ，因为k为2，我们只需要再取一个数就可以了，分别取2，3，4，得到集合[1,2] [1,3] [1,4]，以此类推。

每次从集合中选取元素，可选择的范围随着选择的进行而收缩，调整可选择的范围。

图中可以发现n相当于树的宽度，k相当于树的深度。

那么如何在这个树上遍历，然后收集到我们要的结果集呢？

图中每次搜索到了叶子节点，我们就找到了一个结果。

相当于只需要把达到叶子节点的结果收集起来，就可以求得 n个数中k个数的组合集合。

在关于回溯算法，你该了解这些！ (opens new window)中我们提到了回溯法三部曲，那么我们按照回溯法三部曲开始正式讲解代码了。

回溯法三部曲

  • 递归函数的返回值以及参数

在这里要定义两个全局变量，一个用来存放符合条件单一结果，一个用来存放符合条件结果的集合。

代码如下：

	//全局变量
	//存放符合条件结果的集合
	List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
	//存放符合条件的结果
	List<Integer> path = new ArrayList<>();

其实不定义这两个全局变量也是可以的，把这两个变量放进递归函数的参数里，但函数里参数太多影响可读性，所以我定义全局变量了。

函数里一定有两个参数，既然是集合n里面取k个数，那么n和k是两个int型的参数。

然后还需要一个参数，为int型变量startIndex，这个参数用来记录本层递归的中，集合从哪里开始遍历（集合就是[1,…,n] ）。

为什么要有这个startIndex呢？

startIndex 就是防止出现重复的组合。

从下图中红线部分可以看出，在集合[1,2,3,4]取1之后，下一层递归，就要在[2,3,4]中取数了，那么下一层递归如何知道从[2,3,4]中取数呢，靠的就是startIndex。

77.组合2

所以需要startIndex来记录下一层递归，搜索的起始位置。

那么整体代码如下：

private void travel(int n, int k,int startIndex){
    
}
  • 回溯函数终止条件

什么时候到达所谓的叶子节点了呢？

path这个数组的大小如果达到k，说明我们找到了一个子集大小为k的组合了，在图中path存的就是根节点到叶子节点的路径。

如图红色部分：

77.组合3

此时用result二维数组，把path保存起来，并终止本层递归。

所以终止条件代码如下：

	//元素个数已经够用了
	if (path.size()==k) {
		res.add(new ArrayList<>(path));
		return;
	}
  • 单层搜索的过程

回溯法的搜索过程就是一个树型结构的遍历过程，在如下图中，可以看出for循环用来横向遍历，递归的过程是纵向遍历。

77.组合1

如此我们才遍历完图中的这棵树。

其实个人感觉可以理解为一个层序遍历

for循环每次从startIndex开始遍历，然后用path保存取到的节点i。

代码如下：

	for (int i = startIndex; i <=n ; i++) {
		//处理节点
		path.add(i);
		//进入下一层递归
		travel(n,k,i+1);
		//移除最后一个数
		path.remove(path.size()-1);
	}

可以看出travel（递归函数）通过不断调用自己一直往深处遍历，总会遇到叶子节点，遇到了叶子节点就要返回。

travel的下面部分就是回溯的操作了，撤销本次处理的结果。

整体代码

public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {

	//应为n是从取值的区间是从1开始的
	travel(n,k,1);
	return res;
}

//全局变量
//存放符合条件结果的集合
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
//存放符合条件的结果
List<Integer> path = new ArrayList<>();

private void travel(int n, int k,int startIndex) {
	//元素个数已经够用了
	if (path.size()==k) {
		res.add(new ArrayList<>(path));
		return;
	}
	for (int i = startIndex; i <=n ; i++) {
		//处理节点
		path.add(i);
		//进入下一层递归
		travel(n,k,i+1);
		//移除最后一个数
		path.remove(path.size()-1);
	}
}

时间复杂度: O(n * 2^n)

空间复杂度: O(n)

总结

组合问题是回溯法解决的经典问题，我们开始的时候给大家列举一个很形象的例子，就是n为100，k为50的话，直接想法就需要50层for循环。

从而引出了回溯法就是解决这种k层for循环嵌套的问题。

然后进一步把回溯法的搜索过程抽象为树形结构，可以直观的看出搜索的过程。

接着用回溯法三部曲，逐步分析了函数参数、终止条件和单层搜索的过程。

剪枝优化

我们说过，回溯法虽然是暴力搜索，但也有时候可以有点剪枝优化一下的。

在遍历的过程中有如下代码：

	for (int i = startIndex; i <=n ; i++) {
		//处理节点
		path.add(i);
		//进入下一层递归
		travel(n,k,i+1);
		//移除最后一个数
		path.remove(path.size()-1);
	}

这个遍历的范围是可以剪枝优化的，怎么优化呢？

来举一个例子，n = 4，k = 4的话，那么第一层for循环的时候，从元素2开始的遍历都没有意义了。 在第二层for循环，从元素3开始的遍历都没有意义了。

这么说有点抽象，如图所示：

77.组合4

图中每一个节点（图中为矩形），就代表本层的一个for循环，那么每一层的for循环从第二个数开始遍历的话，都没有意义，都是无效遍历。

所以，可以剪枝的地方就在递归中每一层的for循环所选择的起始位置。

如果for循环选择的起始位置之后的元素个数 已经不足 我们需要的元素个数了，那么就没有必要搜索了。

注意代码中i，就是for循环里选择的起始位置。

for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
    
}

接下来看一下优化过程如下：

  1. 已经选择的元素个数：path.size();
  2. 还需要的元素个数为: k - path.size();
  3. 在集合n中至多要从该起始位置 : n - (k - path.size()) + 1，开始遍历

为什么有个+1呢，因为包括起始位置，我们要是一个左闭的集合。

举个例子，n = 4，k = 3， 目前已经选取的元素为0（path.size为0），n - (k - 0) + 1 即 4 - ( 3 - 0) + 1 = 2。

从2开始搜索都是合理的，可以是组合[2, 3, 4]。

这里大家想不懂的话，建议也举一个例子，就知道是不是要+1了。

所以优化之后的for循环是：

for (int i = startIndex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++) {
    
}

优化后整体代码如下：

public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {

	//应为n是从取值的区间是从1开始的
	travel(n,k,1);
	return res;
}

//全局变量
//存放符合条件结果的集合
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
//存放符合条件的结果
List<Integer> path = new ArrayList<>();

private void travel(int n, int k,int startIndex) {
	//元素个数已经够用了
	if (path.size()==k) {
		res.add(new ArrayList<>(path));
		return;
	}
	for (int i = startIndex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++) {
		//处理节点
		path.add(i);
		//进入下一层递归
		travel(n,k,i+1);
		//移除最后一个数
		path.remove(path.size()-1);
	}
}

216.组合总和III

找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合，且满足下列条件：

  • 只使用数字1到9
  • 每个数字 最多使用一次

返回 所有可能的有效组合的列表 。该列表不能包含相同的组合两次，组合可以以任何顺序返回。

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。

提示:

  • 2 <= k <= 9
  • 1 <= n <= 60

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  • 数组

  • 回溯

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 (opens new window)，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 (opens new window)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：

216.组合总和III

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

  1. 确认递归函数参数

和77. 组合 (opens new window)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。

这里我依然定义path 和 result为全局变量。

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。

代码如下:

	//结果集
	private List<List<Integer>> res;
	//路径
	private List<Integer> path;
	
	
	/**
	 * @Description 
	 * @Param k k个数的集合
	 * @Param n 就是目标和
	 * @Param sum 当前和
	 * @Param startIndex 下一层for循环开始遍历的位置
	 * @Return 
	 * @Author 君君
	 * @Date 2024/7/12 22:56
	 */
	private void travel(int k,int n,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：

    //路径满了,入列表
    if (path.size() == k) {
        if (sum == n) {
            res.add(new ArrayList<>(path));
        }
        return;
    }
  • 单层搜索过程

本题和77. 组合 (opens new window)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： 216.组合总和III

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.add(i);
        travel(k, n, sum, i + 1);
        sum -= i;
        path.remove(path.get(path.size() - 1));
    }

整体代码

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

//结果集
private List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
//路径
private List<Integer> path = new ArrayList<>();


/**
 * @Description
 * @Param k k个数的集合
 * @Param n 就是目标和
 * @Param sum 当前和
 * @Param startIndex 下一层for循环开始遍历的位置
 * @Return
 * @Author 君君
 * @Date 2024/7/12 22:56
 */
private void travel(int k, int n, int sum, int startIndex) {
    //路径满了,入列表
    if (path.size() == k) {
        if (sum == n) {
            res.add(new ArrayList<>(path));
        }
        return;
    }
    for (int i = startIndex; i <= 9; i++) {
        sum += i;
        path.add(i);
        travel(k, n, sum, i + 1);
        sum -= i;
        path.remove(path.get(path.size() - 1));
    }
}

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： 216.组合总和III1

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。

整体代码

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

//结果集
private List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
//路径
private List<Integer> path = new ArrayList<>();

/**
 * @Description
 * @Param k k个数的集合
 * @Param n 就是目标和
 * @Param sum 当前和
 * @Param startIndex 下一层for循环开始遍历的位置
 * @Return
 * @Author 君君
 * @Date 2024/7/12 22:56
 */
private void travel(int k, int n, int sum, int startIndex) {
    //剪枝
    if (sum > n) {
        return;
    }
    //路径满了,入列表
    if (path.size() == k) {
        if (sum == n) {
            res.add(new ArrayList<>(path));
        }
        return;
    }
    for (int i = startIndex; i <= 9 - (k - path.size()) + 1; i++) {
        sum += i;
        path.add(i);
        travel(k, n, sum, i + 1);
        sum -= i;
        path.remove(path.get(path.size() - 1));
    }
}

时间复杂度: O(n * 2^n)

空间复杂度: O(n)

17.电话号码的字母组合

给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。

给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。

img

示例 1：

输入：digits = "23"
输出：["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]

示例 2：

输入：digits = ""
输出：[]

示例 3：

输入：digits = "2"
输出：["a","b","c"]

提示：

  • 0 <= digits.length <= 4
  • digits[i] 是范围 ['2', '9'] 的一个数字。

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  • 哈希表

  • 字符串

  • 回溯

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…

大家应该感觉出和77.组合 (opens new window)遇到的一样的问题，就是这for循环的层数如何写出来，此时又是回溯法登场的时候了。

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：

public List<String> letterCombinations(String digits) {
    if (digits.equals("")) {
        return res;
    }
    travel(digits,0);
    return res;
}

private String[] numString = {"", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv", "wxyz"};
//路径字符串
private StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
//结果集
List<String> res = new ArrayList<>();

/**
 * @Description 迭代遍历数字字符串
 * @Param digits 字符串
 * @Param num 遍历到第几个字母
 * @Return
 * @Author 君君
 * @Date 2024/7/13 0:08
 */
private void travel(String digits, int num) {
    //长度已经够了
    if (num == digits.length()) {
        res.add(stringBuilder.toString());
        return;
    }
    //获得当前num代表的字符串
    String str = numString[Integer.parseInt(digits.charAt(num) + "")];
    for (int i = 0; i <str.length() ; i++) {
        stringBuilder.append(str.charAt(i));
        //遍历下一层
        travel(digits,num+1);
        //回溯
        stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length()-1);
    }
}

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

空间复杂度: O(3^m * 4^n)

悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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