Imprimer toutes les permutations d'une chaîne
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Imprimer toutes les permutations d'une chaîne ».
1. Apprendre
Le problème « Imprimer toutes les permutations d'une chaîne » est un défi clé dans la section Récursion.
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 imprimer toutes les permutations d'une chaîne.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Imprimer toutes les permutations d'une chaîne.
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
Écrivez une fonction permutations(s) qui prend une chaîne s et renvoie une liste triée de toutes les permutations uniques des caractères dans s. Chaque permutation est un réarrangement de tous les caractères. La liste renvoyée doit être triée par ordre lexicographique (alphabétique).
- •1 <= len(s) <= 8
- •s contains only lowercase English letters
Exemples
s = 'abc'
['abc', 'acb', 'bac', 'bca', 'cab', 'cba']
All 3! = 6 rearrangements of 'a', 'b', 'c', sorted alphabetically.
s = 'ab'
['ab', 'ba']
Two characters give 2! = 2 permutations.
s = 'aab'
['aab', 'aba', 'baa']
There are only 3 unique permutations since 'a' is repeated.
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 get_permutations(s):
res = []
chars = list(s)
def backtrack(idx):
if idx == len(chars):
res.append("".join(chars))
return
seen = set()
for i in range(idx, len(chars)):
if chars[i] not in seen:
seen.add(chars[i])
chars[idx], chars[i] = chars[i], chars[idx]
backtrack(idx + 1)
chars[idx], chars[i] = chars[i], chars[idx]
backtrack(0)
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def get_permutations(s):
if len(s) <= 1: return [s]
res = []
for i, char in enumerate(s):
for p in get_permutations(s[:i] + s[i+1:]):
res.append(char + p)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Recursion data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de récursion s’appliquent.
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