Permutations
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Permutations'.
1. Apprendre
Le problème des « Permutations » est un défi clé dans la section Retour en arrière.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour les permutations.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour les permutations.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné un tableau de nombres entiers distincts, renvoie toutes les permutations possibles. Vous pouvez renvoyer la réponse dans n'importe quel ordre.
Implémentez une fonction permute(nums: list) -> list.
- •1 <= nums.length <= 6
- •-10 <= nums[i] <= 10
- •All the integers of nums are unique
Exemples
[1,2,3]
[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
All 3! = 6 permutations of [1,2,3] are generated.
[0,1]
[[0,1],[1,0]]
All 2! = 2 permutations of [0,1] are generated.
[1]
[[1]]
Only one permutation exists for a single element.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def permute_opt(nums: list[int]) -> list[list[int]]:
res = []
if len(nums) == 1:
return [nums[:]]
for i in range(len(nums)):
n = nums.pop(0)
perms = permute_opt(nums)
for p in perms:
p.append(n)
res.extend(perms)
nums.append(n)
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
import itertools
def permute_brute(nums: list[int]) -> list[list[int]]:
return [list(p) for p in itertools.permutations(nums)]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Backtracking data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de retour en arrière s’appliquent.
Questions connexes
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