N位二進制數
“N 位元二進位數”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「N 位二進制數」問題是遞歸部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化 N 位元二進制數的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀 N 位二進制數的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
寫一個函數 n_bit_binary(n) ，產生所有 n 位元二進位數（作為字串），使得在二進位字串的每個前綴中，1 的數量大於或等於 0 的數量。將結果作為按字典順序排序的字串列表傳回。
- •1 <= n <= 15
範例
n = 3
['110', '111']
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.
n = 2
['10', '11']
'10': prefix '1' has 1>=0✓, '10' has 1>=1✓. '11': both prefixes valid. '00','01' fail.
n = 1
['1']
Only '1' satisfies the condition. '0' has prefix '0' with 0 ones and 1 zero.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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 resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Recursion data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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