(27/60)复原IP地址、子集、子集Ⅱ

阶段性还完了旧账

复原IP地址

leetcode：93. 复原 IP 地址

回溯法

思路

和分割回文串类似，只是回文串检测改为IP合法检测。

终止条件也值得注意：

复杂度分析

时间复杂度：

空间复杂度：

注意点

代码实现

递归不一定要返回！！

class Solution {
private:
    vector<string> result;
    vector<string> path;
public:
    void backtracking(string& s,int begin){
        // 分成四份的时候就及时处理，符合的就直接加入，若不符合就返回
        if(path.size() == 4){
            // begin == s.size()表示遍历完,可以放入结果集
            if(begin == s.size()){
                string str;
                for(int i = 0;i < path.size() - 1;i++){
                    str += path[i]; str += '.';
                }
                str += path[path.size() - 1];
                result.push_back(str);
            }
            
            return;
        }
 
        for(int i = begin;i < s.size();i++){
            if(i - begin + 1 > 3) return;   // 剪枝,如果剩余子串长度超过3就退出
            if(isValid(s,begin,i)){ // 如果字串合法,则放入path数组
                path.push_back(s.substr(begin,i - begin + 1));
                backtracking(s,i + 1);
                path.pop_back();
            }
        }
    }
 
    // 左闭右闭
    bool isValid(string& s, int begin, int end) {
        // 长度大于1且开头为0,去掉. 排除0开头的多位数
        if (end - begin + 1 > 1 && s[begin] == '0') return false; 
        int sum = 0;
        for (int i = begin; i <= end; i++) {
            sum = sum * 10 + (s[i] - '0');
            if (sum > 255) return false;
        }
        return true;
    }
 
    vector<string> restoreIpAddresses(string s) {
        backtracking(s,0);
        return result;
    }
};

---

子集

leetcode：78. 子集

回溯法

思路

和组合一样，不过树的每个节点都是解，都放入结果集。

复杂度分析

时间复杂度：O(2^{N*N)。遍历所有的结果是O(2}N)，将path复制进result的时间是O(N)（子集平均长度2/N）。

空间复杂度：O(N)。

注意点

1. 空集也是所有子集里的一个。（我这里其实没有想到，阴差阳错地刚好满足了）
2. 我这里才意识到：递归不一定要有return的，只要不是无限循环，执行完了自动会返回上一层。

代码实现

class Solution {
private:
    vector<int> path;
    vector<vector<int>> result;
public:
    // 类组合，树上每个节点都是解。
    void backtracking(vector<int>& nums,int begin){
        result.push_back(path);
 
        for(int i = begin;i < nums.size();i++){	// for暗含终止条件
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums,i + 1);
            path.pop_back();
        }
    }
 
    vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {
        backtracking(nums,0);
        return result;
    }
};

---

子集Ⅱ

leetcode：90. 子集 II

回溯法

思路

依旧是组合，放入每个节点，不过要去重。

先排序，然后进行树层去重（同一层，值一样的元素跳过）

复杂度分析

时间复杂度：O(2^N*N)。虽有去重，但数量级没变。

空间复杂度：

注意点

1. 树层去重时的条件是i > begin而不是i > 0。因为要控制在同层子集范围内比较（begin~i），否则就不是同父节点的同一层了。

代码实现

使用begin下标版：

class Solution {
private:
    vector<int> path;
    vector<vector<int>> result; 
public:
    // 组合，放入每个节点，并且要去重
    // 先排序，然后进行树层去重（同一层，值一样的元素跳过）
    void backtracking(vector<int>& nums,int begin){
        result.push_back(path);
 
        for(int i = begin;i < nums.size();i++){
            // i > begin是因为要控制在同层子集范围内比较，否则就不是同父节点的同一层了。
            if(i > begin && nums[i - 1] == nums[i]) continue; // 同层同值元素跳过
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums,i + 1);
            path.pop_back();
        }
    }
    
    vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {
        sort(nums.begin(),nums.end());
        backtracking(nums,0);
        return result;
    }
};

使用used数组版：

    class Solution {
    private:
        vector<int> path;
        vector<vector<int>> result;
    public:
        // 组合，放入每个节点，并且要去重
        // 先排序，然后进行树层去重（同一层，值一样的元素跳过）
        void backtracking(vector<int>& nums,int begin,vector<bool> used){
            result.push_back(path);
 
            for(int i = begin;i < nums.size();i++){
                if(i > 0 && nums[i - 1] == nums[i] && used[i-1] == false) continue; // 同层同值元素跳过
                path.push_back(nums[i]);
                used[i] = true;
                backtracking(nums,i + 1,used);
                path.pop_back();
                used[i] = false;
            }
        }
        
        vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {
            sort(nums.begin(),nums.end());
            vector<bool> used(nums.size(),false); 
            backtracking(nums,0,used);
            return result;
        }
    };