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2023-08-20 13:37:08 +08:00
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commit 44a8568356
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@@ -20,7 +20,7 @@ comments: true
<p align="center"> 图:n 皇后问题的约束条件 </p>
### 逐行放置策略
### 1. &nbsp; 逐行放置策略
皇后的数量和棋盘的行数都为 $n$ ,因此我们容易得到一个推论:**棋盘每行都允许且只允许放置一个皇后**。
@@ -34,7 +34,7 @@ comments: true
本质上看,**逐行放置策略起到了剪枝的作用**,它避免了同一行出现多个皇后的所有搜索分支。
### 列与对角线剪枝
### 2. &nbsp; 列与对角线剪枝
为了满足列约束,我们可以利用一个长度为 $n$ 的布尔型数组 `cols` 记录每一列是否有皇后。在每次决定放置前,我们通过 `cols` 将已有皇后的列进行剪枝,并在回溯中动态更新 `cols` 的状态。
@@ -48,7 +48,7 @@ comments: true
<p align="center"> 图:处理列约束和对角线约束 </p>
### 代码实现
### 3. &nbsp; 代码实现
请注意,$n$ 维方阵中 $row - col$ 的范围是 $[-n + 1, n - 1]$ $row + col$ 的范围是 $[0, 2n - 2]$ ,所以主对角线和次对角线的数量都为 $2n - 1$ ,即数组 `diag1``diag2` 的长度都为 $2n - 1$ 。
+5 -5
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@@ -36,7 +36,7 @@ comments: true
<p align="center"> 图:全排列的递归树 </p>
### 重复选择剪枝
### 1. &nbsp; 重复选择剪枝
为了实现每个元素只被选择一次,我们考虑引入一个布尔型数组 `selected` ,其中 `selected[i]` 表示 `choices[i]` 是否已被选择。剪枝的实现原理为:
@@ -51,7 +51,7 @@ comments: true
观察上图发现,该剪枝操作将搜索空间大小从 $O(n^n)$ 降低至 $O(n!)$ 。
### 代码实现
### 2. &nbsp; 代码实现
想清楚以上信息之后,我们就可以在框架代码中做“完形填空”了。为了缩短代码行数,我们不单独实现框架代码中的各个函数,而是将他们展开在 `backtrack()` 函数中。
@@ -489,7 +489,7 @@ comments: true
那么如何去除重复的排列呢?最直接地,考虑借助一个哈希表,直接对排列结果进行去重。然而这样做不够优雅,**因为生成重复排列的搜索分支是没有必要的,应当被提前识别并剪枝**,这样可以进一步提升算法效率。
### 相等元素剪枝
### 1. &nbsp; 相等元素剪枝
观察发现,在第一轮中,选择 $1$ 或选择 $\hat{1}$ 是等价的,在这两个选择之下生成的所有排列都是重复的。因此应该把 $\hat{1}$ 剪枝掉。
@@ -501,7 +501,7 @@ comments: true
<p align="center"> 图:重复排列剪枝 </p>
### 代码实现
### 2. &nbsp; 代码实现
在上一题的代码的基础上,我们考虑在每一轮选择中开启一个哈希表 `duplicated` ,用于记录该轮中已经尝试过的元素,并将重复元素剪枝。
@@ -905,7 +905,7 @@ comments: true
最大递归深度为 $n$ ,使用 $O(n)$ 栈帧空间。`selected` 使用 $O(n)$ 空间。同一时刻最多共有 $n$ 个 `duplicated` ,使用 $O(n^2)$ 空间。**因此空间复杂度为 $O(n^2)$** 。
### 两种剪枝对比
### 3. &nbsp; 两种剪枝对比
请注意,虽然 `selected` 和 `duplicated` 都用作剪枝,但两者的目标不同:
+5 -5
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@@ -15,7 +15,7 @@ comments: true
- 输入集合中的元素可以被无限次重复选取。
- 子集是不区分元素顺序的,比如 $\{4, 5\}$ 和 $\{5, 4\}$ 是同一个子集。
### 参考全排列解法
### 1. &nbsp; 参考全排列解法
类似于全排列问题,我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果,并在选择过程中实时更新“元素和”,当元素和等于 `target` 时,就将子集记录至结果列表。
@@ -445,7 +445,7 @@ comments: true
- 当数组元素较多,尤其是当 `target` 较大时,搜索过程会产生大量的重复子集。
- 比较子集(数组)的异同非常耗时,需要先排序数组,再比较数组中每个元素的异同。
### 重复子集剪枝
### 2. &nbsp; 重复子集剪枝
**我们考虑在搜索过程中通过剪枝进行去重**。观察下图,重复子集是在以不同顺序选择数组元素时产生的,具体来看:
@@ -464,7 +464,7 @@ comments: true
总结来看,给定输入数组 $[x_1, x_2, \cdots, x_n]$ ,设搜索过程中的选择序列为 $[x_{i_1}, x_{i_2}, \cdots , x_{i_m}]$ ,则该选择序列需要满足 $i_1 \leq i_2 \leq \cdots \leq i_m$ ,**不满足该条件的选择序列都会造成重复,应当剪枝**。
### 代码实现
### 3. &nbsp; 代码实现
为实现该剪枝,我们初始化变量 `start` ,用于指示遍历起点。**当做出选择 $x_{i}$ 后,设定下一轮从索引 $i$ 开始遍历**。这样做就可以让选择序列满足 $i_1 \leq i_2 \leq \cdots \leq i_m$ ,从而保证子集唯一。
@@ -932,13 +932,13 @@ comments: true
<p align="center"> 图:相等元素导致的重复子集 </p>
### 相等元素剪枝
### 1. &nbsp; 相等元素剪枝
为解决此问题,**我们需要限制相等元素在每一轮中只被选择一次**。实现方式比较巧妙:由于数组是已排序的,因此相等元素都是相邻的。这意味着在某轮选择中,若当前元素与其左边元素相等,则说明它已经被选择过,因此直接跳过当前元素。
与此同时,**本题规定中的每个数组元素只能被选择一次**。幸运的是,我们也可以利用变量 `start` 来满足该约束:当做出选择 $x_{i}$ 后,设定下一轮从索引 $i + 1$ 开始向后遍历。这样即能去除重复子集,也能避免重复选择元素。
### 代码实现
### 2. &nbsp; 代码实现
=== "Java"