题解 | #集合的所有子集(一)#

集合的所有子集(一)

http://www.nowcoder.com/practice/c333d551eb6243e0b4d92e37a06fbfc9

题意整理

  • 有一个没有重复元素的整数集合S,求S的所有子集。
  • 要求子集升序排列,并且没有重复子集。

方法一(mask枚举)

1.解题思路

  • 对S排序。
  • 利用子集对应的二进制编码mask枚举所有的子集。
  • mask总共有n位,0表示不选取当前下标对应的字符,1表示选取当前下标对应的字符。

图解展示: alt

2.代码实现

import java.util.*;

public class Solution {
    //记录所有子集
    ArrayList<ArrayList<Integer>> res=new ArrayList<>();
    //记录当前子集
    ArrayList<Integer> list=new ArrayList<>();
    
    public ArrayList<ArrayList<Integer>> subsets(int[] S) {
        //对S排序
        Arrays.sort(S);
        int n=S.length;
        //遍历所有mask,每一个mask表示一个子集的二进制编码,0表示不选当前字符,1表示选
        for(int mask=0;mask<(1<<n);mask++){
            //清空list
            list.clear();
            for(int i=0;i<n;i++){
                //将mask转化为对应的子集
                if((mask&(1<<i))!=0){
                    list.add(S[i]);
                }
            }
            //添加转化完成的子集
            res.add(new ArrayList<>(list));
        }
        return res;
    }
    
}

3.复杂度分析

  • 时间复杂度:排序的时间复杂度为O(nlog2n)O(nlog_2n),另外枚举mask时,每一位可选可不选,有n位,从而有2n2^n个mask,每个mask转化为子集需要O(n)O(n)的时间复杂度,所以时间复杂度为O(n2n)O(n*2^{n})
  • 空间复杂度:需要额外大小为n的临时list存储子集,所以空间复杂度是O(n)O(n)

方法二(递归)

1.解题思路

  • 递归终止条件:构造完当前子集。
  • 递归如何推进:确定好当前字符是否添加之后,直接从下一个字符开始继续进行添加。

2.代码实现

import java.util.*;

public class Solution {
    //记录所有子集
    ArrayList<ArrayList<Integer>> res=new ArrayList<>();
    //记录当前子集
    ArrayList<Integer> list=new ArrayList<>();
    
    public ArrayList<ArrayList<Integer>> subsets(int[] S) {
        //排序
        Arrays.sort(S);
        //递归遍历所有情况
        dfs(0,S);
        return res;
    }
    
    private void dfs(int index,int[] S){
        //添加当前子集
        res.add(new ArrayList<>(list));
        for(int i=index;i<S.length;i++){
            //添加当前字符
            list.add(S[i]);
            //从下一位递归
            dfs(i+1,S);
            list.remove(list.size()-1);
        }
    }
}

3.复杂度分析

  • 时间复杂度:一共有2n2^{n}种状态,每种状态需要O(n)O(n)的时间来构造,所以时间复杂度为O(n2n)O(n*2^{n})
  • 空间复杂度:需要额外大小为n的临时list存储子集,所以空间复杂度是O(n)O(n)
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