mirror of
https://github.com/krahets/hello-algo.git
synced 2024-12-26 02:26:28 +08:00
96 lines
6.2 KiB
Markdown
96 lines
6.2 KiB
Markdown
|
# 子集和問題
|
|||
|
|
|||
|
## 無重複元素的情況
|
|||
|
|
|||
|
!!! question
|
|||
|
|
|||
|
給定一個正整數陣列 `nums` 和一個目標正整數 `target` ,請找出所有可能的組合,使得組合中的元素和等於 `target` 。給定陣列無重複元素,每個元素可以被選取多次。請以串列形式返回這些組合,串列中不應包含重複組合。
|
|||
|
|
|||
|
例如,輸入集合 $\{3, 4, 5\}$ 和目標整數 $9$ ,解為 $\{3, 3, 3\}, \{4, 5\}$ 。需要注意以下兩點。
|
|||
|
|
|||
|
- 輸入集合中的元素可以被無限次重複選取。
|
|||
|
- 子集不區分元素順序,比如 $\{4, 5\}$ 和 $\{5, 4\}$ 是同一個子集。
|
|||
|
|
|||
|
### 參考全排列解法
|
|||
|
|
|||
|
類似於全排列問題,我們可以把子集的生成過程想象成一系列選擇的結果,並在選擇過程中實時更新“元素和”,當元素和等於 `target` 時,就將子集記錄至結果串列。
|
|||
|
|
|||
|
而與全排列問題不同的是,**本題集合中的元素可以被無限次選取**,因此無須藉助 `selected` 布林串列來記錄元素是否已被選擇。我們可以對全排列程式碼進行小幅修改,初步得到解題程式碼:
|
|||
|
|
|||
|
```src
|
|||
|
[file]{subset_sum_i_naive}-[class]{}-[func]{subset_sum_i_naive}
|
|||
|
```
|
|||
|
|
|||
|
向以上程式碼輸入陣列 $[3, 4, 5]$ 和目標元素 $9$ ,輸出結果為 $[3, 3, 3], [4, 5], [5, 4]$ 。**雖然成功找出了所有和為 $9$ 的子集,但其中存在重複的子集 $[4, 5]$ 和 $[5, 4]$** 。
|
|||
|
|
|||
|
這是因為搜尋過程是區分選擇順序的,然而子集不區分選擇順序。如下圖所示,先選 $4$ 後選 $5$ 與先選 $5$ 後選 $4$ 是不同的分支,但對應同一個子集。
|
|||
|
|
|||
|
![子集搜尋與越界剪枝](subset_sum_problem.assets/subset_sum_i_naive.png)
|
|||
|
|
|||
|
為了去除重複子集,**一種直接的思路是對結果串列進行去重**。但這個方法效率很低,有兩方面原因。
|
|||
|
|
|||
|
- 當陣列元素較多,尤其是當 `target` 較大時,搜尋過程會產生大量的重複子集。
|
|||
|
- 比較子集(陣列)的異同非常耗時,需要先排序陣列,再比較陣列中每個元素的異同。
|
|||
|
|
|||
|
### 重複子集剪枝
|
|||
|
|
|||
|
**我們考慮在搜尋過程中透過剪枝進行去重**。觀察下圖,重複子集是在以不同順序選擇陣列元素時產生的,例如以下情況。
|
|||
|
|
|||
|
1. 當第一輪和第二輪分別選擇 $3$ 和 $4$ 時,會生成包含這兩個元素的所有子集,記為 $[3, 4, \dots]$ 。
|
|||
|
2. 之後,當第一輪選擇 $4$ 時,**則第二輪應該跳過 $3$** ,因為該選擇產生的子集 $[4, 3, \dots]$ 和第 `1.` 步中生成的子集完全重複。
|
|||
|
|
|||
|
在搜尋過程中,每一層的選擇都是從左到右被逐個嘗試的,因此越靠右的分支被剪掉的越多。
|
|||
|
|
|||
|
1. 前兩輪選擇 $3$ 和 $5$ ,生成子集 $[3, 5, \dots]$ 。
|
|||
|
2. 前兩輪選擇 $4$ 和 $5$ ,生成子集 $[4, 5, \dots]$ 。
|
|||
|
3. 若第一輪選擇 $5$ ,**則第二輪應該跳過 $3$ 和 $4$** ,因為子集 $[5, 3, \dots]$ 和 $[5, 4, \dots]$ 與第 `1.` 步和第 `2.` 步中描述的子集完全重複。
|
|||
|
|
|||
|
![不同選擇順序導致的重複子集](subset_sum_problem.assets/subset_sum_i_pruning.png)
|
|||
|
|
|||
|
總結來看,給定輸入陣列 $[x_1, x_2, \dots, x_n]$ ,設搜尋過程中的選擇序列為 $[x_{i_1}, x_{i_2}, \dots, x_{i_m}]$ ,則該選擇序列需要滿足 $i_1 \leq i_2 \leq \dots \leq i_m$ ,**不滿足該條件的選擇序列都會造成重複,應當剪枝**。
|
|||
|
|
|||
|
### 程式碼實現
|
|||
|
|
|||
|
為實現該剪枝,我們初始化變數 `start` ,用於指示走訪起始點。**當做出選擇 $x_{i}$ 後,設定下一輪從索引 $i$ 開始走訪**。這樣做就可以讓選擇序列滿足 $i_1 \leq i_2 \leq \dots \leq i_m$ ,從而保證子集唯一。
|
|||
|
|
|||
|
除此之外,我們還對程式碼進行了以下兩項最佳化。
|
|||
|
|
|||
|
- 在開啟搜尋前,先將陣列 `nums` 排序。在走訪所有選擇時,**當子集和超過 `target` 時直接結束迴圈**,因為後邊的元素更大,其子集和一定超過 `target` 。
|
|||
|
- 省去元素和變數 `total` ,**透過在 `target` 上執行減法來統計元素和**,當 `target` 等於 $0$ 時記錄解。
|
|||
|
|
|||
|
```src
|
|||
|
[file]{subset_sum_i}-[class]{}-[func]{subset_sum_i}
|
|||
|
```
|
|||
|
|
|||
|
下圖所示為將陣列 $[3, 4, 5]$ 和目標元素 $9$ 輸入以上程式碼後的整體回溯過程。
|
|||
|
|
|||
|
![子集和 I 回溯過程](subset_sum_problem.assets/subset_sum_i.png)
|
|||
|
|
|||
|
## 考慮重複元素的情況
|
|||
|
|
|||
|
!!! question
|
|||
|
|
|||
|
給定一個正整數陣列 `nums` 和一個目標正整數 `target` ,請找出所有可能的組合,使得組合中的元素和等於 `target` 。**給定陣列可能包含重複元素,每個元素只可被選擇一次**。請以串列形式返回這些組合,串列中不應包含重複組合。
|
|||
|
|
|||
|
相比於上題,**本題的輸入陣列可能包含重複元素**,這引入了新的問題。例如,給定陣列 $[4, \hat{4}, 5]$ 和目標元素 $9$ ,則現有程式碼的輸出結果為 $[4, 5], [\hat{4}, 5]$ ,出現了重複子集。
|
|||
|
|
|||
|
**造成這種重複的原因是相等元素在某輪中被多次選擇**。在下圖中,第一輪共有三個選擇,其中兩個都為 $4$ ,會產生兩個重複的搜尋分支,從而輸出重複子集;同理,第二輪的兩個 $4$ 也會產生重複子集。
|
|||
|
|
|||
|
![相等元素導致的重複子集](subset_sum_problem.assets/subset_sum_ii_repeat.png)
|
|||
|
|
|||
|
### 相等元素剪枝
|
|||
|
|
|||
|
為解決此問題,**我們需要限制相等元素在每一輪中只能被選擇一次**。實現方式比較巧妙:由於陣列是已排序的,因此相等元素都是相鄰的。這意味著在某輪選擇中,若當前元素與其左邊元素相等,則說明它已經被選擇過,因此直接跳過當前元素。
|
|||
|
|
|||
|
與此同時,**本題規定每個陣列元素只能被選擇一次**。幸運的是,我們也可以利用變數 `start` 來滿足該約束:當做出選擇 $x_{i}$ 後,設定下一輪從索引 $i + 1$ 開始向後走訪。這樣既能去除重複子集,也能避免重複選擇元素。
|
|||
|
|
|||
|
### 程式碼實現
|
|||
|
|
|||
|
```src
|
|||
|
[file]{subset_sum_ii}-[class]{}-[func]{subset_sum_ii}
|
|||
|
```
|
|||
|
|
|||
|
下圖展示了陣列 $[4, 4, 5]$ 和目標元素 $9$ 的回溯過程,共包含四種剪枝操作。請你將圖示與程式碼註釋相結合,理解整個搜尋過程,以及每種剪枝操作是如何工作的。
|
|||
|
|
|||
|
![子集和 II 回溯過程](subset_sum_problem.assets/subset_sum_ii.png)
|