通用实现去重的两种方式

简介: 通用实现去重的两种方式

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题目描述



这是 LeetCode 上的 剑指 Offer 38. 字符串的排列 ,难度为 中等


Tag : 「字符串」、「回溯算法」


输入一个字符串,打印出该字符串中字符的所有排列。


你可以以任意顺序返回这个字符串数组,但里面不能有重复元素。


示例:


输入:s = "abc"
输出:["abc","acb","bac","bca","cab","cba"]
复制代码


限制:


  • 1 <= s 的长度 <= 8


基本分析



根据题意,我们需要返回所有不重复的排列字符串。


此类问题通常都是使用 DFS 来做:决策当前字符串的某一位填入什么字符。


设计如下 DFS 函数:


/**
 *   cs : 原字符串
 *    u : 当前决策到目标字符串的哪一位
 *  cur : 当前目标字符串
 */
void dfs(char[] cs, int u, String cur);
复制代码


而对于去重通常有两种方式:


  1. 使用 Set 实现去重;
  2. 先对原字符串进行排序,然后确保相同字符传入同一目标位置的动作只发生一次。


回溯(Set 去重)



使用 HashSet 实现去重十分简单,就是不用考虑去重问题。


直接决策目标字符串哪一位取哪个字符即可,同时使用布尔数组记录哪些字符已使用。


代码:


class Solution {
    int N = 10;
    Set<String> set = new HashSet<>();
    boolean[] vis = new boolean[N];
    public String[] permutation(String s) {
        char[] cs = s.toCharArray();
        dfs(cs, 0, "");
        String[] ans = new String[set.size()];
        int idx = 0;
        for (String str : set) ans[idx++] = str;
        return ans;
    }
    void dfs(char[] cs, int u, String cur) {
        int n = cs.length;
        if (u == n) {
            set.add(cur);
            return;
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (!vis[i]) {
                vis[i] = true;
                dfs(cs, u + 1, cur + String.valueOf(cs[i]));
                vis[i] = false;
            }
        }
    }
}
复制代码


  • 时间复杂度:O(n * n!)O(nn!)
  • 空间复杂度:O(n)O(n)


回溯(排序去重)



想要通过预处理实现去重,需要「先对原字符串进行排序,然后确保相同字符传入同一目标位置的动作只发生一次」。


具体的,我们可以在「决策目标字符串的第 uu 个位置」时,对于 cs[i-1] = cs[i] 的情况进行跳过,同时为了确保这个动作不会影响到后面的位置决策,需要利用同一目标位置会进行“回溯”的特性,增加一个 !vis[i - 1] 的判断。


这样对于形如 ...xxx... 的原字符串,使用字符 x 决策目标字符串的第 uu 个位置的动作只会发生一次,从而确保了一模一样的分支不会在「递归树」中展开多次。


此类去重方式在很多方式出现过,事实上这种去重方式不仅仅能应用于排列问题。


其本质是对递归树中「状态完全相同」的节点进行跳过,从而实现去重。


这里的「状态完全相同」是指:当前形成部分结果为 curcur 相同,同时剩余字符集合也相同


代码:


class Solution {
    int N = 10;
    List<String> list = new ArrayList<>();
    boolean[] vis = new boolean[N];
    public String[] permutation(String s) {
        char[] cs = s.toCharArray();
        Arrays.sort(cs);
        dfs(cs, 0, "");
        String[] ans = new String[list.size()];
        int idx = 0;
        for (String str : list) ans[idx++] = str;
        return ans;
    }
    void dfs(char[] cs, int u, String cur) {
        int n = cs.length;
        if (u == n) {
            list.add(cur);
            return;
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (i > 0 && !vis[i - 1] && cs[i] == cs[i - 1]) continue;
            if (!vis[i]) {
                vis[i] = true;
                dfs(cs, u + 1, cur + String.valueOf(cs[i]));
                vis[i] = false;
            }
        }
    }
}
复制代码


  • 时间复杂度:O(n * n!)O(nn!)
  • 空间复杂度:O(n)O(n)


最后



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