Subsets
Detailed guide and Python implementation for the 'Subsets' problem.
1. 学ぶ
The 'Subsets' problem is a key challenge in the Backtracking section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Subsets.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Subsets carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- バックトラッキングアプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準的なバックトラッキング問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどのバックトラッキング固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 組み合わせ合計 ---パイセップ--- 「組み合わせ合計」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 個別の整数候補の配列とターゲット整数 target を指定すると、選択された数値の合計が target になる、候補の一意のすべての組み合わせのリストを返します。組み合わせは任意の順序で返すことができます。 同じ番号を候補から無制限に選択できます。選択した数値の少なくとも 1 つの頻度が異なる場合、2 つの組み合わせは一意になります。 関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 後戻り ---パイセップ--- 「組み合わせ合計」問題は、バックトラッキングセクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Combination Sum のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Combination Sum の問題文をよく読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- バックトラッキングアプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準的なバックトラッキング問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどのバックトラッキング固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 順列 ---パイセップ--- 「順列」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 個別の整数の配列 num を指定すると、考えられるすべての順列を返します。回答は任意の順序で返すことができます。 関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 後戻り ---パイセップ--- 「順列」問題は、バックトラッキングセクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
Given an integer array nums of unique elements, return all possible subsets (the power set).
The solution set must not contain duplicate subsets. Return the solution in any order.
Implement a function subsets(nums: list) -> list.
- •1 <= nums.length <= 10
- •-10 <= nums[i] <= 10
- •All the numbers of nums are unique
例
[1,2,3]
[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]
All 2^3 = 8 subsets of [1,2,3] are generated, including the empty set and the full set.
[0]
[[],[0]]
The two subsets of [0] are the empty set [] and [0].
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def subsets_opt(nums: list[int]) -> list[list[int]]:
res = [[]]
for n in nums:
res += [subset + [n] for subset in res]
return resブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def subsets_brute(nums: list[int]) -> list[list[int]]:
res = []
def dfs(i, subset):
if i == len(nums):
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
Standard Backtracking problem properties apply.
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