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实现数组全排列算法

实现一组数据集合的全排列

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以下是一个 JavaScript 实现的数组全排列算法:

  1. function permute(nums) {
  2. let result = [];
  3. const backtrack = (arr, set) => {
  4. if (set.size === nums.length) {
  5. result.push([...set]);
  6. return;
  7. }
  8. for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
  9. if (set.has(arr[i])) continue;
  10. set.add(arr[i]);
  11. backtrack(arr, set);
  12. set.delete(arr[i]);
  13. }
  14. }
  15. backtrack(nums, new Set());
  16. return result;
  17. }
  18. // 示例:
  19. console.log(permute([1, 2, 3]));
  20. // Output: [[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]

该算法使用了回溯法,即递归地枚举每个元素在当前位置的可能性,并记录已经使用过的元素集合set。当set 中的元素数目等于初始数组的长度时,代表所有元素皆已选取,将set加入到结果数组中。

该算法时间复杂度为O(n! * n),其中n为数组元素个数,n!为全排列的个数,n为遍历每个排列的时间。

除了递归回溯法外,还有其他方法可以实现数组的全排列,例如使用堆算法。以下是一个 JavaScript 实现的堆算法:

  1. function permute(nums) {
  2. let result = [];
  3. const swap = (i, j) => {
  4. [nums[i], nums[j]] = [nums[j], nums[i]];
  5. }
  6. const backtrack = (n) => {
  7. if (n === 1) {
  8. result.push([...nums]);
  9. return;
  10. }
  11. for (let i = 0; i < n; i++) {
  12. backtrack(n - 1);
  13. if (n % 2 === 0) {
  14. swap(i, n - 1);
  15. } else {
  16. swap(0, n - 1);
  17. }
  18. }
  19. }
  20. backtrack(nums.length);
  21. return result;
  22. }
  23. // 示例:
  24. console.log(permute([1, 2, 3]));
  25. // Output: [[1,2,3],[2,1,3],[3,1,2],[1,3,2],[2,3,1],[3,2,1]]

堆算法的思路是固定最后一个元素,对剩余元素做全排列,然后将最后一个元素交换到其他位置,就可以得到所有的排列。该算法的时间复杂度也是O(n! * n)。

总结:

回溯法(Backtracking)是一种通过加约束条件来减少搜索量的算法。其基本思想是:在搜索过程中,每进行一步都将当前的状态保存下来。如果当前状态满足要求,则接受这个状态,否则回溯到上一个状态进行重试。这样一步步的尝试过程,通过枚举所有的可能性,最终得到问题的解。

一个经典的应用场景是在求解全排列问题时。回溯法可以从一个全排列的前缀开始,通过不断调整前缀中元素的位置来得到另一个合法的全排列,直到得到所有合法的全排列。

回溯法的时间复杂度一般比较高,因为需要枚举所有可能的状态,并且可能会存在一些无用的状态。但是回溯法可以通过一些优化措施,例如剪枝等,来减少搜索次数和时间复杂度。

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