What is the best way to solve Subsets?

The optimized O(n) approach using Backtracking patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰쉬움

하위 집합

'하위 집합' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

고유한 요소 수의 정수 배열이 주어지면 가능한 모든 하위 집합(멱집합)을 반환합니다.

솔루션 세트에는 중복된 하위 세트가 포함되어서는 안 됩니다. 어떤 순서로든 솔루션을 반환합니다.

subsets(nums: list) -> list 함수를 구현하세요.

제약

•1 <= nums.length <= 10
•-10 <= nums[i] <= 10
•All the numbers of nums are unique

예

Example 1

Input

[1,2,3]

Output

[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]

Explanation

All 2^3 = 8 subsets of [1,2,3] are generated, including the empty set and the full set.

Example 2

Input

[0]

Output

[[],[0]]

Explanation

The two subsets of [0] are the empty set [] and [0].

Need a Hint?

세트 또는 힙과 같은 역추적 관련 데이터 구조를 사용하는 것이 좋습니다.

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

역추적 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(n)•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 subsets_opt(nums: list[int]) -> list[list[int]]:
    res = [[]]
    for n in nums:
        res += [subset + [n] for subset in res]
    return res

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

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 res