What is the best way to solve Subsets II?

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

상위 150개 인터뷰쉬움

하위 집합 II

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

문제 설명

쉬움

중복을 포함할 수 있는 정수 배열 nums가 주어지면 가능한 모든 하위 집합(멱집합)을 반환합니다.

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

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

제약

•1 <= nums.length <= 10
•-10 <= nums[i] <= 10

예

Example 1

Input

[1,2,2]

Output

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

Explanation

Unlike the basic subsets problem, [1,2,2] has duplicate 2's. We skip duplicate subsets like having two copies of [2].

Example 2

Input

[0]

Output

[[],[0]]

Explanation

Same as basic subsets for a single element.

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_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 res

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

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 res