子集II
“子集 II”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「子集 II」問題是回溯部分的關鍵挑戰。
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
可視化子集 II 的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀子集 II 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
給定一個可能包含重複項的整數數組 nums，傳回所有可能的子集（冪集）。
解決方案集不得包含重複的子集。以任意順序返回解決方案。
實作函數 subsetsWithDup(nums: list) -> list。
- •1 <= nums.length <= 10
- •-10 <= nums[i] <= 10
範例
[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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
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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 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暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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?
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