Subconjuntos II
Guia detalhado e implementação de Python para o problema de 'Subconjuntos II'.
1. Aprenda
O problema dos 'Subconjuntos II' é um desafio chave na seção Backtracking.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para os Subconjuntos II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para os Subconjuntos II.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Dado um array inteiro nums que pode conter duplicatas, retorne todos os subconjuntos possíveis (o conjunto de potência).
O conjunto de soluções não deve conter subconjuntos duplicados. Devolva a solução em qualquer ordem.
Implemente uma função subsetsWithDup(nums: list) -> list.
- •1 <= nums.length <= 10
- •-10 <= nums[i] <= 10
Exemplos
[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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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 resCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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
Aplicam-se propriedades padrão do problema de retrocesso.
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