[Leetcode] Backtracking回溯法解题思路

标签：boolean   tput   一模一样   重点   复杂度   oid   which   时间复杂度   leetcode   

碎碎念: 最近终于开始刷middle的题了，对于我这个小渣渣确实有点难度，经常一两个小时写出一道题来。在开始写的几道题中，发现大神在discuss中用到回溯法(Backtracking)的概率明显增大。感觉如果要顺利的把题刷下去，必须先要把做的几道题题总结一下。

先放上参考的web：

1. https://segmentfault.com/a/1190000006121957
2. http://summerisgreen.com/blog/2017-07-07-2017-07-07-算法技巧-backtracking.html
3. http://www.leetcode.com

回溯法是什么

回溯法跟DFS（深度优先搜索）的思想几乎一致，过程都是穷举所有可能的情况。前者是一种找路方法，搜索的时候走不通就回头换条路继续走，后者是一种开路策略，就是一条道先走到头，再往回走移步换一条路都走到头，直到所有路都被走遍。

既然说了，这是一种穷举法，也就是把所有的结果都列出来，那么这就基本上跟最优的方法背道而驰，至少时间复杂度是这样。但是不排除只能用这种方法解决的题目。

不过，该方法跟暴力（brute force）还是有一点区别的，至少动了脑子。

回溯法通常用递归实现，因为换条路继续走的时候换的那条路又是一条新的子路。

回溯法何时用

高人说，如果你发现问题如果不穷举一下就没办法知道答案，就可以用回溯了。

一般回溯问题分三种：

1. Find a path to success 有没有解
2. Find all paths to success 求所有解

• 求所有解的个数
• 求所有解的具体信息

3.Find the best path to success 求最优解

理解回溯：

回溯可以抽象为一棵树，我们的目标可以是找这个树有没有good leaf，也可以是问有多少个good leaf，也可以是找这些good leaf都在哪，也可以问哪个good leaf最好，分别对应上面所说回溯的问题分类。

回溯问题解决

有了之前对三个问题的分类，接下来就分别看看每个问题的初步解决方案。

有没有解

boolean solve(Node n) {
    if n is a leaf node {
        if the leaf is a goal node, return true
        else return false
    } else {
        for each child c of n {
            if solve(c) succeeds, return true
        }
        return false
    }
}

这是一个典型的DFS的解决方案，目的只在于遍历所有的情况，如果有满足条件的情况则返回True

求所有解的个数

void solve(Node n) {
    if n is a leaf node {
        if the leaf is a goal node, count++, return;
        else return
    } else {
        for each child c of n {
            solve(c)
        }
    }
}

列举所有解

这是文章的重点：

sol = []
def find_all(s, index, path, sol):
    if leaf node: ## (via index)
        if satisfy?(path):
            sol.append(path)
        return
    else:
        for c in choice():
            find_all(s[..:..], ,index+/-1, path+c, sol)

对于寻找存在的所有解的问题，一般不仅需要找到所有解，还要求找到的解不能重复。

这样看着思路虽然简单，但是在实际运用过程中需要根据题目进行改动，下面举一个例子：

eg1: 18. 4Sum

Given an array nums of n integers and an integer target, are there elements a, b, c, and d in nums such that a + b + c + d = target? Find all unique quadruplets in the array which gives the sum of target.

Example:

Given array nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2], and target = 0.
A solution set is:
[
[-1, 0, 0, 1],
[-2, -1, 1, 2],
[-2, 0, 0, 2]]

下面的代码就是一个实际的回溯操作。

这个回溯函数有5个参数，nums是剩余数据，target是需要达到的条件，N为每层的遍历次数。

result当前处理的结果。results为全局结果。

这是一个典型的python解法，之后很多题都是套这个模版，我发现。

def fourSum(self, nums, target):
    def findNsum(nums, target, N, result, results):
        if len(nums) < N or N < 2 or target < nums[0]*N or target > nums[-1]*N:  # early termination
            return
        if N == 2: # two pointers solve sorted 2-sum problem
            l,r = 0,len(nums)-1
            while l < r:
                s = nums[l] + nums[r]
                if s == target:
                    results.append(result + [nums[l], nums[r]])
                    l += 1
                    while l < r and nums[l] == nums[l-1]:
                        l += 1
                elif s < target:
                    l += 1
                else:
                    r -= 1
        else: # recursively reduce N
            for i in range(len(nums)-N+1):
                if i == 0 or (i > 0 and nums[i-1] != nums[i]):
                    findNsum(nums[i+1:], target-nums[i], N-1, result+[nums[i]], results)

    results = []
    findNsum(sorted(nums), target, 4, [], results)
    return results

第一个if为初始条件判断。

第二个if判断是否为叶结点，且是否满足条件

else后面是对于非叶结点??进行递归。可以看到，在递归式中，N-1为判断??叶结点依据，result+[nums[i]]为将当前结点加到后续处理中。

eg2: Restore IP Addresses

Given a string containing only digits, restore it by returning all possible valid IP address combinations.

Example:

Input: "25525511135"

Output: ["255.255.11.135", "255.255.111.35"]

几乎是一模一样的解法，在递归式中，s为数据，index为判断是否为叶结点的依据，也可以说是限制条件。path为当前结果，res为全局结果。

def restoreIpAddresses(self, s):
    res = []
    self.dfs(s, 0, "", res)
    return res
    
def dfs(self, s, index, path, res):
    if index == 4:
        if not s:
            res.append(path[:-1])
        return # backtracking
    for i in xrange(1, 4):
        # the digits we choose should no more than the length of s
        if i <= len(s):
            #choose one digit
            if i == 1: 
                self.dfs(s[i:], index+1, path+s[:i]+".", res)
            #choose two digits, the first one should not be "0"
            elif i == 2 and s[0] != "0": 
                self.dfs(s[i:], index+1, path+s[:i]+".", res)
            #choose three digits, the first one should not be "0", and should less than 256
            elif i == 3 and s[0] != "0" and int(s[:3]) <= 255:
                self.dfs(s[i:], index+1, path+s[:i]+".", res)

eg3:39. Combination Sum

Given a set of candidate numbers (candidates) (without duplicates) and a target number (target), find all unique combinations in candidates where the candidate numbers sums to target.
The same repeated number may be chosen from candidates unlimited number of times.

Example:

Input: candidates = [2,3,6,7], target = 7,
A solution set is:
[
[7],
[2,2,3]]

这道题就是为学以致用的题了。思路跟前两道一模一样，连coding的方式都一模一样。果然，总结还是有好处的。

class Solution:
    def combinationSum(self, candidates, target):
        """
        :type candidates: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[List[int]]
        """
        sol = []
        def dfs(cands, rest, path, sol):
            if rest == 0:
                sol.append(path)
                return 
            elif rest < 0:
                return 
            else:
                for i, s in enumerate(cands):
                    dfs(cands[i:], rest-s, path+[s], sol)
        dfs(candidates, target, [], sol)
        return sol

寻找最优解

void solve(Node n) {
    if n is a leaf node {
        if the leaf is a goal node, update best result, return;
        else return
    } else {
        for each child c of n {
            solve(c)
        }
    }
}

[Leetcode] Backtracking回溯法解题思路

标签：boolean   tput   一模一样   重点   复杂度   oid   which   时间复杂度   leetcode   

原文地址：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9128066.html