hello-algo/zh-hant/docs/chapter_backtracking/permutations_problem.md
Yudong Jin 5f7385c8a3
feat: Traditional Chinese version (#1163)
* First commit

* Update mkdocs.yml

* Translate all the docs to traditional Chinese

* Translate the code files.

* Translate the docker file

* Fix mkdocs.yml

* Translate all the figures from SC to TC

* 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹

* Update terminology.

* Update terminology

* 构造函数/构造方法 -> 建構子
异或 -> 互斥或

* 擴充套件 -> 擴展

* constant - 常量 - 常數

* 類	-> 類別

* AVL -> AVL 樹

* 數組 -> 陣列

* 係統 -> 系統
斐波那契數列 -> 費波那契數列
運算元量 -> 運算量
引數 -> 參數

* 聯絡 -> 關聯

* 麵試 -> 面試

* 面向物件 -> 物件導向
歸併排序 -> 合併排序
范式 -> 範式

* Fix 算法 -> 演算法

* 錶示 -> 表示
反碼 -> 一補數
補碼 -> 二補數
列列尾部 -> 佇列尾部
區域性性 -> 區域性
一摞 -> 一疊

* Synchronize with main branch

* 賬號 -> 帳號
推匯 -> 推導

* Sync with main branch

* First commit

* Update mkdocs.yml

* Translate all the docs to traditional Chinese

* Translate the code files.

* Translate the docker file

* Fix mkdocs.yml

* Translate all the figures from SC to TC

* 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹

* Update terminology

* 构造函数/构造方法 -> 建構子
异或 -> 互斥或

* 擴充套件 -> 擴展

* constant - 常量 - 常數

* 類	-> 類別

* AVL -> AVL 樹

* 數組 -> 陣列

* 係統 -> 系統
斐波那契數列 -> 費波那契數列
運算元量 -> 運算量
引數 -> 參數

* 聯絡 -> 關聯

* 麵試 -> 面試

* 面向物件 -> 物件導向
歸併排序 -> 合併排序
范式 -> 範式

* Fix 算法 -> 演算法

* 錶示 -> 表示
反碼 -> 一補數
補碼 -> 二補數
列列尾部 -> 佇列尾部
區域性性 -> 區域性
一摞 -> 一疊

* Synchronize with main branch

* 賬號 -> 帳號
推匯 -> 推導

* Sync with main branch

* Update terminology.md

* 操作数量(num. of operations)-> 操作數量

* 字首和->前綴和

* Update figures

* 歸 -> 迴
記憶體洩漏 -> 記憶體流失

* Fix the bug of the file filter

* 支援 -> 支持
Add zh-Hant/README.md

* Add the zh-Hant chapter covers.
Bug fixes.

* 外掛 -> 擴充功能

* Add the landing page for zh-Hant version

* Unify the font of the chapter covers for the zh, en, and zh-Hant version

* Move zh-Hant/ to zh-hant/

* Translate terminology.md to traditional Chinese
2024-04-06 02:30:11 +08:00

5.6 KiB

全排列問題

全排列問題是回溯演算法的一個典型應用。它的定義是在給定一個集合(如一個陣列或字串)的情況下,找出其中元素的所有可能的排列。

下表列舉了幾個示例資料,包括輸入陣列和對應的所有排列。

表   全排列示例

輸入陣列 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]

無相等元素的情況

!!! question

輸入一個整數陣列,其中不包含重複元素,返回所有可能的排列。

從回溯演算法的角度看,我們可以把生成排列的過程想象成一系列選擇的結果。假設輸入陣列為 [1, 2, 3] ,如果我們先選擇 1 ,再選擇 3 ,最後選擇 2 ,則獲得排列 [1, 3, 2] 。回退表示撤銷一個選擇,之後繼續嘗試其他選擇。

從回溯程式碼的角度看,候選集合 choices 是輸入陣列中的所有元素,狀態 state 是直至目前已被選擇的元素。請注意,每個元素只允許被選擇一次,因此 state 中的所有元素都應該是唯一的

如下圖所示,我們可以將搜尋過程展開成一棵遞迴樹,樹中的每個節點代表當前狀態 state 。從根節點開始,經過三輪選擇後到達葉節點,每個葉節點都對應一個排列。

全排列的遞迴樹

重複選擇剪枝

為了實現每個元素只被選擇一次,我們考慮引入一個布林型陣列 selected ,其中 selected[i] 表示 choices[i] 是否已被選擇,並基於它實現以下剪枝操作。

  • 在做出選擇 choice[i] 後,我們就將 selected[i] 賦值為 \text{True} ,代表它已被選擇。
  • 走訪選擇串列 choices 時,跳過所有已被選擇的節點,即剪枝。

如下圖所示,假設我們第一輪選擇 1 ,第二輪選擇 3 ,第三輪選擇 2 ,則需要在第二輪剪掉元素 1 的分支,在第三輪剪掉元素 1 和元素 3 的分支。

全排列剪枝示例

觀察上圖發現,該剪枝操作將搜尋空間大小從 O(n^n) 減小至 O(n!)

程式碼實現

想清楚以上資訊之後,我們就可以在框架程式碼中做“完形填空”了。為了縮短整體程式碼,我們不單獨實現框架程式碼中的各個函式,而是將它們展開在 backtrack() 函式中:

[file]{permutations_i}-[class]{}-[func]{permutations_i}

考慮相等元素的情況

!!! question

輸入一個整數陣列,**陣列中可能包含重複元素**,返回所有不重複的排列。

假設輸入陣列為 [1, 1, 2] 。為了方便區分兩個重複元素 1 ,我們將第二個 1 記為 \hat{1}

如下圖所示,上述方法生成的排列有一半是重複的。

重複排列

那麼如何去除重複的排列呢?最直接地,考慮藉助一個雜湊表,直接對排列結果進行去重。然而這樣做不夠優雅,因為生成重複排列的搜尋分支沒有必要,應當提前識別並剪枝,這樣可以進一步提升演算法效率。

相等元素剪枝

觀察下圖,在第一輪中,選擇 1 或選擇 \hat{1} 是等價的,在這兩個選擇之下生成的所有排列都是重複的。因此應該把 \hat{1} 剪枝。

同理,在第一輪選擇 2 之後,第二輪選擇中的 1\hat{1} 也會產生重複分支,因此也應將第二輪的 \hat{1} 剪枝。

從本質上看,我們的目標是在某一輪選擇中,保證多個相等的元素僅被選擇一次

重複排列剪枝

程式碼實現

在上一題的程式碼的基礎上,我們考慮在每一輪選擇中開啟一個雜湊表 duplicated ,用於記錄該輪中已經嘗試過的元素,並將重複元素剪枝:

[file]{permutations_ii}-[class]{}-[func]{permutations_ii}

假設元素兩兩之間互不相同,則 n 個元素共有 n! 種排列(階乘);在記錄結果時,需要複製長度為 n 的串列,使用 O(n) 時間。因此時間複雜度為 $O(n!n)$

最大遞迴深度為 n ,使用 O(n) 堆疊幀空間。selected 使用 O(n) 空間。同一時刻最多共有 nduplicated ,使用 O(n^2) 空間。因此空間複雜度為 $O(n^2)$

兩種剪枝對比

請注意,雖然 selectedduplicated 都用於剪枝,但兩者的目標不同。

  • 重複選擇剪枝:整個搜尋過程中只有一個 selected 。它記錄的是當前狀態中包含哪些元素,其作用是避免某個元素在 state 中重複出現。
  • 相等元素剪枝:每輪選擇(每個呼叫的 backtrack 函式)都包含一個 duplicated 。它記錄的是在本輪走訪(for 迴圈)中哪些元素已被選擇過,其作用是保證相等元素只被選擇一次。

下圖展示了兩個剪枝條件的生效範圍。注意,樹中的每個節點代表一個選擇,從根節點到葉節點的路徑上的各個節點構成一個排列。

兩種剪枝條件的作用範圍