--- comments: true --- # 13.2.   全排列问题 全排列问题是回溯算法的一个典型应用。它的定义是在给定一个集合(如一个数组或字符串)的情况下,找出这个集合中元素的所有可能的排列。 下表列举了几个示例数据,包括输入数组和对应的所有排列。
| 输入数组 | 所有排列 | | :---------- | :----------------------------------------------------------------- | | $[1]$ | $[1]$ | | $[1, 2]$ | $[1, 2], [2, 1]$ | | $[1, 2, 3]$ | $[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]$ |
## 13.2.1.   无相等元素的情况 !!! question 输入一个整数数组,数组中不包含重复元素,返回所有可能的排列。 从回溯算法的角度看,**我们可以把生成排列的过程想象成一系列选择的结果**。假设输入数组为 $[1, 2, 3]$ ,如果我们先选择 $1$ 、再选择 $3$ 、最后选择 $2$ ,则获得排列 $[1, 3, 2]$ 。回退表示撤销一个选择,之后继续尝试其他选择。 从回溯代码的角度看,候选集合 `choices` 是输入数组中的所有元素,状态 `state` 是直至目前已被选择的元素。请注意,每个元素只允许被选择一次,**因此 `state` 中的所有元素都应该是唯一的**。 如下图所示,我们可以将搜索过程展开成一个递归树,树中的每个节点代表当前状态 `state` 。从根节点开始,经过三轮选择后到达叶节点,每个叶节点都对应一个排列。 ![全排列的递归树](permutations_problem.assets/permutations_i.png)

Fig. 全排列的递归树

### 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: - 在做出选择 `choice[i]` 后,我们就将 `selected[i]` 赋值为 $\text{True}$ ,代表它已被选择。 - 遍历选择列表 `choices` 时,跳过所有已被选择过的节点,即剪枝。 如下图所示,假设我们第一轮选择 1 ,第二轮选择 3 ,第三轮选择 2 ,则需要在第二轮剪掉元素 1 的分支,在第三轮剪掉元素 1, 3 的分支。 ![全排列剪枝示例](permutations_problem.assets/permutations_i_pruning.png)

Fig. 全排列剪枝示例

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 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。 === "Java" ```java title="permutations_i.java" /* 回溯算法:全排列 I */ void backtrack(List state, int[] choices, boolean[] selected, List> res) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if (state.size() == choices.length) { res.add(new ArrayList(state)); return; } // 遍历所有选择 for (int i = 0; i < choices.length; i++) { int choice = choices[i]; // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if (!selected[i]) { // 尝试:做出选择,更新状态 selected[i] = true; state.add(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.remove(state.size() - 1); } } } /* 全排列 I */ List> permutationsI(int[] nums) { List> res = new ArrayList>(); backtrack(new ArrayList(), nums, new boolean[nums.length], res); return res; } ``` === "C++" ```cpp title="permutations_i.cpp" /* 回溯算法:全排列 I */ void backtrack(vector &state, const vector &choices, vector &selected, vector> &res) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if (state.size() == choices.size()) { res.push_back(state); return; } // 遍历所有选择 for (int i = 0; i < choices.size(); i++) { int choice = choices[i]; // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if (!selected[i]) { // 尝试:做出选择,更新状态 selected[i] = true; state.push_back(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.pop_back(); } } } /* 全排列 I */ vector> permutationsI(vector nums) { vector state; vector selected(nums.size(), false); vector> res; backtrack(state, nums, selected, res); return res; } ``` === "Python" ```python title="permutations_i.py" def backtrack( state: list[int], choices: list[int], selected: list[bool], res: list[list[int]] ): """回溯算法:全排列 I""" # 当状态长度等于元素数量时,记录解 if len(state) == len(choices): res.append(list(state)) return # 遍历所有选择 for i, choice in enumerate(choices): # 剪枝:不允许重复选择元素 if not selected[i]: # 尝试:做出选择,更新状态 selected[i] = True state.append(choice) # 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res) # 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = False state.pop() def permutations_i(nums: list[int]) -> list[list[int]]: """全排列 I""" res = [] backtrack(state=[], choices=nums, selected=[False] * len(nums), res=res) return res ``` === "Go" ```go title="permutations_i.go" /* 回溯算法:全排列 I */ func backtrackI(state *[]int, choices *[]int, selected *[]bool, res *[][]int) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if len(*state) == len(*choices) { newState := append([]int{}, *state...) *res = append(*res, newState) } // 遍历所有选择 for i := 0; i < len(*choices); i++ { choice := (*choices)[i] // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if !(*selected)[i] { // 尝试:做出选择,更新状态 (*selected)[i] = true *state = append(*state, choice) // 进行下一轮选择 backtrackI(state, choices, selected, res) // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 (*selected)[i] = false *state = (*state)[:len(*state)-1] } } } /* 全排列 I */ func permutationsI(nums []int) [][]int { res := make([][]int, 0) state := make([]int, 0) selected := make([]bool, len(nums)) backtrackI(&state, &nums, &selected, &res) return res } ``` === "JS" ```javascript title="permutations_i.js" /* 回溯算法:全排列 I */ function backtrack(state, choices, selected, res) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if (state.length === choices.length) { res.push([...state]); return; } // 遍历所有选择 choices.forEach((choice, i) => { // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if (!selected[i]) { // 尝试:做出选择,更新状态 selected[i] = true; state.push(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.pop(); } }); } /* 全排列 I */ function permutationsI(nums) { const res = []; backtrack([], nums, Array(nums.length).fill(false), res); return res; } ``` === "TS" ```typescript title="permutations_i.ts" /* 回溯算法:全排列 I */ function backtrack( state: number[], choices: number[], selected: boolean[], res: number[][] ): void { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if (state.length === choices.length) { res.push([...state]); return; } // 遍历所有选择 choices.forEach((choice, i) => { // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if (!selected[i]) { // 尝试:做出选择,更新状态 selected[i] = true; state.push(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.pop(); } }); } /* 全排列 I */ function permutationsI(nums: number[]): number[][] { const res: number[][] = []; backtrack([], nums, Array(nums.length).fill(false), res); return res; } ``` === "C" ```c title="permutations_i.c" [class]{}-[func]{backtrack} [class]{}-[func]{permutationsI} ``` === "C#" ```csharp title="permutations_i.cs" /* 回溯算法:全排列 I */ void backtrack(List state, int[] choices, bool[] selected, List> res) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if (state.Count == choices.Length) { res.Add(new List(state)); return; } // 遍历所有选择 for (int i = 0; i < choices.Length; i++) { int choice = choices[i]; // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if (!selected[i]) { // 尝试:做出选择,更新状态 selected[i] = true; state.Add(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.RemoveAt(state.Count - 1); } } } /* 全排列 I */ List> permutationsI(int[] nums) { List> res = new List>(); backtrack(new List(), nums, new bool[nums.Length], res); return res; } ``` === "Swift" ```swift title="permutations_i.swift" /* 回溯算法:全排列 I */ func backtrack(state: inout [Int], choices: [Int], selected: inout [Bool], res: inout [[Int]]) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if state.count == choices.count { res.append(state) return } // 遍历所有选择 for (i, choice) in choices.enumerated() { // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if !selected[i] { // 尝试:做出选择,更新状态 selected[i] = true state.append(choice) // 进行下一轮选择 backtrack(state: &state, choices: choices, selected: &selected, res: &res) // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false state.removeLast() } } } /* 全排列 I */ func permutationsI(nums: [Int]) -> [[Int]] { var state: [Int] = [] var selected = Array(repeating: false, count: nums.count) var res: [[Int]] = [] backtrack(state: &state, choices: nums, selected: &selected, res: &res) return res } ``` === "Zig" ```zig title="permutations_i.zig" [class]{}-[func]{backtrack} [class]{}-[func]{permutationsI} ``` === "Dart" ```dart title="permutations_i.dart" [class]{}-[func]{backtrack} [class]{}-[func]{permutationsI} ``` === "Rust" ```rust title="permutations_i.rs" /* 回溯算法:全排列 I */ fn backtrack(mut state: Vec, choices: &[i32], selected: &mut [bool], res: &mut Vec>) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if state.len() == choices.len() { res.push(state); return; } // 遍历所有选择 for i in 0..choices.len() { let choice = choices[i]; // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if !selected[i] { // 尝试:做出选择,更新状态 selected[i] = true; state.push(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state.clone(), choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.remove(state.len() - 1); } } } /* 全排列 I */ fn permutations_i(nums: &mut [i32]) -> Vec> { let mut res = Vec::new(); // 状态(子集) backtrack(Vec::new(), nums, &mut vec![false; nums.len()], &mut res); res } ``` ## 13.2.2.   考虑相等元素的情况 !!! question 输入一个整数数组,**数组中可能包含重复元素**,返回所有不重复的排列。 假设输入数组为 $[1, 1, 2]$ 。为了方便区分两个重复元素 $1$ ,我们将第二个 $1$ 记为 $\hat{1}$ 。 如下图所示,上述方法生成的排列有一半都是重复的。 ![重复排列](permutations_problem.assets/permutations_ii.png)

Fig. 重复排列

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 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。 同理,在第一轮选择 $2$ 后,第二轮选择中的 $1$ 和 $\hat{1}$ 也会产生重复分支,因此也应将第二轮的 $\hat{1}$ 剪枝。 本质上看,**我们的目标是在某一轮选择中,保证多个相等的元素仅被选择一次**。 ![重复排列剪枝](permutations_problem.assets/permutations_ii_pruning.png)

Fig. 重复排列剪枝

### 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。 === "Java" ```java title="permutations_ii.java" /* 回溯算法:全排列 II */ void backtrack(List state, int[] choices, boolean[] selected, List> res) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if (state.size() == choices.length) { res.add(new ArrayList(state)); return; } // 遍历所有选择 Set duplicated = new HashSet(); for (int i = 0; i < choices.length; i++) { int choice = choices[i]; // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if (!selected[i] && !duplicated.contains(choice)) { // 尝试:做出选择,更新状态 duplicated.add(choice); // 记录选择过的元素值 selected[i] = true; state.add(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.remove(state.size() - 1); } } } /* 全排列 II */ List> permutationsII(int[] nums) { List> res = new ArrayList>(); backtrack(new ArrayList(), nums, new boolean[nums.length], res); return res; } ``` === "C++" ```cpp title="permutations_ii.cpp" /* 回溯算法:全排列 II */ void backtrack(vector &state, const vector &choices, vector &selected, vector> &res) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if (state.size() == choices.size()) { res.push_back(state); return; } // 遍历所有选择 unordered_set duplicated; for (int i = 0; i < choices.size(); i++) { int choice = choices[i]; // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if (!selected[i] && duplicated.find(choice) == duplicated.end()) { // 尝试:做出选择,更新状态 duplicated.emplace(choice); // 记录选择过的元素值 selected[i] = true; state.push_back(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.pop_back(); } } } /* 全排列 II */ vector> permutationsII(vector nums) { vector state; vector selected(nums.size(), false); vector> res; backtrack(state, nums, selected, res); return res; } ``` === "Python" ```python title="permutations_ii.py" def backtrack( state: list[int], choices: list[int], selected: list[bool], res: list[list[int]] ): """回溯算法:全排列 II""" # 当状态长度等于元素数量时,记录解 if len(state) == len(choices): res.append(list(state)) return # 遍历所有选择 duplicated = set[int]() for i, choice in enumerate(choices): # 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if not selected[i] and choice not in duplicated: # 尝试:做出选择,更新状态 duplicated.add(choice) # 记录选择过的元素值 selected[i] = True state.append(choice) # 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res) # 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = False state.pop() def permutations_ii(nums: list[int]) -> list[list[int]]: """全排列 II""" res = [] backtrack(state=[], choices=nums, selected=[False] * len(nums), res=res) return res ``` === "Go" ```go title="permutations_ii.go" /* 回溯算法:全排列 II */ func backtrackII(state *[]int, choices *[]int, selected *[]bool, res *[][]int) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if len(*state) == len(*choices) { newState := append([]int{}, *state...) *res = append(*res, newState) } // 遍历所有选择 duplicated := make(map[int]struct{}, 0) for i := 0; i < len(*choices); i++ { choice := (*choices)[i] // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if _, ok := duplicated[choice]; !ok && !(*selected)[i] { // 尝试:做出选择,更新状态 // 记录选择过的元素值 duplicated[choice] = struct{}{} (*selected)[i] = true *state = append(*state, choice) // 进行下一轮选择 backtrackI(state, choices, selected, res) // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 (*selected)[i] = false *state = (*state)[:len(*state)-1] } } } /* 全排列 II */ func permutationsII(nums []int) [][]int { res := make([][]int, 0) state := make([]int, 0) selected := make([]bool, len(nums)) backtrackII(&state, &nums, &selected, &res) return res } ``` === "JS" ```javascript title="permutations_ii.js" /* 回溯算法:全排列 II */ function backtrack(state, choices, selected, res) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if (state.length === choices.length) { res.push([...state]); return; } // 遍历所有选择 const duplicated = new Set(); choices.forEach((choice, i) => { // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if (!selected[i] && !duplicated.has(choice)) { // 尝试:做出选择,更新状态 duplicated.add(choice); // 记录选择过的元素值 selected[i] = true; state.push(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.pop(); } }); } /* 全排列 II */ function permutationsII(nums) { const res = []; backtrack([], nums, Array(nums.length).fill(false), res); return res; } ``` === "TS" ```typescript title="permutations_ii.ts" /* 回溯算法:全排列 II */ function backtrack( state: number[], choices: number[], selected: boolean[], res: number[][] ): void { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if (state.length === choices.length) { res.push([...state]); return; } // 遍历所有选择 const duplicated = new Set(); choices.forEach((choice, i) => { // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if (!selected[i] && !duplicated.has(choice)) { // 尝试:做出选择,更新状态 duplicated.add(choice); // 记录选择过的元素值 selected[i] = true; state.push(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.pop(); } }); } /* 全排列 II */ function permutationsII(nums: number[]): number[][] { const res: number[][] = []; backtrack([], nums, Array(nums.length).fill(false), res); return res; } ``` === "C" ```c title="permutations_ii.c" [class]{}-[func]{backtrack} [class]{}-[func]{permutationsII} ``` === "C#" ```csharp title="permutations_ii.cs" /* 回溯算法:全排列 II */ void backtrack(List state, int[] choices, bool[] selected, List> res) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if (state.Count == choices.Length) { res.Add(new List(state)); return; } // 遍历所有选择 ISet duplicated = new HashSet(); for (int i = 0; i < choices.Length; i++) { int choice = choices[i]; // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if (!selected[i] && !duplicated.Contains(choice)) { // 尝试:做出选择,更新状态 duplicated.Add(choice); // 记录选择过的元素值 selected[i] = true; state.Add(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state, choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.RemoveAt(state.Count - 1); } } } /* 全排列 II */ List> permutationsII(int[] nums) { List> res = new List>(); backtrack(new List(), nums, new bool[nums.Length], res); return res; } ``` === "Swift" ```swift title="permutations_ii.swift" /* 回溯算法:全排列 II */ func backtrack(state: inout [Int], choices: [Int], selected: inout [Bool], res: inout [[Int]]) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if state.count == choices.count { res.append(state) return } // 遍历所有选择 var duplicated: Set = [] for (i, choice) in choices.enumerated() { // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if !selected[i], !duplicated.contains(choice) { // 尝试:做出选择,更新状态 duplicated.insert(choice) // 记录选择过的元素值 selected[i] = true state.append(choice) // 进行下一轮选择 backtrack(state: &state, choices: choices, selected: &selected, res: &res) // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false state.removeLast() } } } /* 全排列 II */ func permutationsII(nums: [Int]) -> [[Int]] { var state: [Int] = [] var selected = Array(repeating: false, count: nums.count) var res: [[Int]] = [] backtrack(state: &state, choices: nums, selected: &selected, res: &res) return res } ``` === "Zig" ```zig title="permutations_ii.zig" [class]{}-[func]{backtrack} [class]{}-[func]{permutationsII} ``` === "Dart" ```dart title="permutations_ii.dart" [class]{}-[func]{backtrack} [class]{}-[func]{permutationsII} ``` === "Rust" ```rust title="permutations_ii.rs" /* 回溯算法:全排列 II */ fn backtrack(mut state: Vec, choices: &[i32], selected: &mut [bool], res: &mut Vec>) { // 当状态长度等于元素数量时,记录解 if state.len() == choices.len() { res.push(state); return; } // 遍历所有选择 let mut duplicated = HashSet::::new(); for i in 0..choices.len() { let choice = choices[i]; // 剪枝:不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素 if !selected[i] && !duplicated.contains(&choice) { // 尝试:做出选择,更新状态 duplicated.insert(choice); // 记录选择过的元素值 selected[i] = true; state.push(choice); // 进行下一轮选择 backtrack(state.clone(), choices, selected, res); // 回退:撤销选择,恢复到之前的状态 selected[i] = false; state.remove(state.len() - 1); } } } /* 全排列 II */ fn permutations_ii(nums: &mut [i32]) -> Vec> { let mut res = Vec::new(); backtrack(Vec::new(), nums, &mut vec![false; nums.len()], &mut res); res } ``` 假设元素两两之间互不相同,则 $n$ 个元素共有 $n!$ 种排列(阶乘);在记录结果时,需要复制长度为 $n$ 的列表,使用 $O(n)$ 时间。因此,**时间复杂度为 $O(n!n)$** 。 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 请注意,虽然 `selected` 和 `duplicated` 都用作剪枝,但两者的目标不同: - **重复选择剪枝**:整个搜索过程中只有一个 `selected` 。它记录的是当前状态中包含哪些元素,作用是避免某个元素在 `state` 中重复出现。 - **相等元素剪枝**:每轮选择(即每个开启的 `backtrack` 函数)都包含一个 `duplicated` 。它记录的是在遍历中哪些元素已被选择过,作用是保证相等元素只被选择一次。 下图展示了两个剪枝条件的生效范围。注意,树中的每个节点代表一个选择,从根节点到叶节点的路径上的各个节点构成一个排列。 ![两种剪枝条件的作用范围](permutations_problem.assets/permutations_ii_pruning_summary.png)

Fig. 两种剪枝条件的作用范围