Sous-ensembles II
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Subsets II'.
1. Apprendre
Le problème des « Sous-ensembles II » constitue un défi clé dans la section Backtracking.
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 sous-ensembles II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour les sous-ensembles II.
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 d'entiers nums pouvant contenir des doublons, renvoie tous les sous-ensembles possibles (l'ensemble de puissance).
L’ensemble de solutions ne doit pas contenir de sous-ensembles en double. Renvoyez la solution dans n’importe quel ordre.
Implémentez une fonction subsetsWithDup(nums: list) -> list.
- •1 <= nums.length <= 10
- •-10 <= nums[i] <= 10
Exemples
[1,2,2]
[[],[1],[1,2],[1,2,2],[2],[2,2]]
Unlike the basic subsets problem, [1,2,2] has duplicate 2's. We skip duplicate subsets like having two copies of [2].
[0]
[[],[0]]
Same as basic subsets 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 subsets_with_dup_opt(nums: list[int]) -> list[list[int]]:
res = []
nums.sort()
def backtrack(i, subset):
if i == len(nums):
res.append(subset[:])
return
subset.append(nums[i])
backtrack(i + 1, subset)
subset.pop()
while i + 1 < len(nums) and nums[i] == nums[i + 1]:
i += 1
backtrack(i + 1, subset)
backtrack(0, [])
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def subsets_with_dup_brute(nums: list[int]) -> list[list[int]]:
res = []
nums.sort()
def dfs(i, subset):
if i == len(nums):
if subset not in res:
res.append(subset[:])
return
subset.append(nums[i])
dfs(i + 1, subset)
subset.pop()
dfs(i + 1, subset)
dfs(0, [])
return resAlgorithm 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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