What is the best way to solve N bit binary numbers?

The optimized O(1) approach using Recursion patterns is generally preferred.

Python 기본 사항쉬움

N 비트 이진수

'N 비트 이진수' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

이진 문자열의 모든 접두사에서 1의 수가 0의 수보다 크거나 같도록 모든 n비트 이진수(문자열)를 생성하는 함수 n_bit_binary(n)를 작성하세요. 결과를 사전순으로 정렬된 문자열 목록으로 반환합니다.

제약

•1 <= n <= 15

예

Example 1

Input

n = 3

Output

['110', '111']

Explanation

For '110': prefixes '1'(1>=0✓), '11'(2>=0✓), '110'(2>=1✓). For '111': all prefixes have more 1s. '100','101','010' etc. fail the prefix condition.

Example 2

Input

n = 2

Output

['10', '11']

Explanation

'10': prefix '1' has 1>=0✓, '10' has 1>=1✓. '11': both prefixes valid. '00','01' fail.

Example 3

Input

n = 1

Output

['1']

Explanation

Only '1' satisfies the condition. '0' has prefix '0' with 0 ones and 1 zero.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 재귀 관련 데이터 구조를 사용하는 것을 고려해보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.

편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

재귀 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(1)•Space: O(n)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

def generate_binary(n):
    res = []
    def backtrack(s, ones, zeros):
        if len(s) == n: res.append(s); return
        backtrack(s + '1', ones + 1, zeros)
        if ones > zeros: backtrack(s + '0', ones, zeros + 1)
    backtrack('', 0, 0)
    return res

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def generate(n, curr="", ones=0, zeros=0, res=[]):
    if len(curr) == n: res.append(curr); return
    generate(n, curr + "1", ones + 1, zeros, res)
    if ones > zeros: generate(n, curr + "0", ones, zeros + 1, res)
    return res