Subset II
Panduan terperinci dan implementasi Python untuk masalah 'Subset II'.
1. Belajar
Masalah 'Subset II' merupakan tantangan utama di bagian Backtracking.
Implementasi ini berfokus pada logika tingkat mudah di Python.
Kami memprioritaskan akurasi teknis dan keterbacaan kode dalam solusi yang kami berikan.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Memvisualisasikan aliran logika untuk Subset II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Bacalah pernyataan masalah untuk Subset II dengan cermat.
2. Formulate brute force
Draf solusi berulang sederhana.
3. Identify inefficiency
Cari perhitungan yang berlebihan.
4. Optimize search path
Gunakan hashing atau pengurutan untuk mempercepat proses.
5. Final Implementation
Bersihkan kode untuk standar produksi.
Pernyataan Masalah
Mengingat jumlah array bilangan bulat yang mungkin berisi duplikat, kembalikan semua subset yang mungkin (set daya).
Kumpulan solusi tidak boleh berisi subset duplikat. Kembalikan solusi dalam urutan apa pun.
Menerapkan fungsi subsetsWithDup(nums: list) -> list.
- •1 <= nums.length <= 10
- •-10 <= nums[i] <= 10
Contoh
[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
- Struktur masukan kosong
- Masukan elemen tunggal
- Batasan angka yang besar
Siap Memecahkannya?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Wawasan & Variasi Wawancara
Perincian Analisis Kompleksitas
Mengapa Waktu: Directly evaluates all possibilities.
Mengapa Luar Angkasa: Uses standard local memory.
Mengapa Waktu: Optimized paths reduce total operations.
Mengapa Luar Angkasa: May trade memory for speed.
Solusi yang Dioptimalkan Kode Python
Solusi yang Dioptimalkan Kode Python
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 resKode Brute Force (Spoiler Dilindungi)
Kode Brute Force (Spoiler Dilindungi)
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
Properti masalah Pelacakan Mundur standar berlaku.
Pertanyaan Terkait
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Sumber Daya Python yang Direkomendasikan
Perluas pengetahuan Anda dengan tutorial interaktif terkait, lembar contekan, dan perbandingan kode.
Loop Python
Pelajari cara menggunakan loop Python untuk melakukan iterasi pada data. Kuasai perulangan for, perulangan while, hancurkan, lanjutkan, dan ulangi praktik terbaik dengan contoh interaktif.
Cara Mengurutkan Daftar dengan Python
Pelajari cara mengurutkan daftar dengan Python menggunakan metode sortir() dan fungsi sortir(). Temukan contoh pengurutan kunci khusus dan urutan terbalik.
Lembar
Panduan referensi lengkap untuk manipulasi string Python. Kuasai pemformatan, pencarian, pemisahan, penggantian, dan pemeriksaan properti string.
Python vs JavaScript: Bahasa Pemrograman Mana yang Terbaik?
Perbandingan komprehensif antara Python dan JavaScript. Jelajahi perbedaan sintaksis, kinerja, kasus penggunaan (backend vs frontend), dan contoh pengkodean.