Permutations

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Example

For nums = , the permutations are:

Challenge

Do it without recursion.

排列常见的有数字全排列，字符串排列等。

使用之前 Subsets 的模板，但是在取结果时只能取list.size() == nums.size()的解，且在添加list元素的时候需要注意除重以满足全排列的要求。此题假设前提为输入数据中无重复元素。

Python

class Solution:
    """
    @param nums: A list of Integers.
    @return: A list of permutations.
    """
    def permute(self, nums):
        alist = []
        result = [];
        if not nums:
            return result
        self.helper(nums, alist, result)
        return result
    def helper(self, nums, alist, ret):
        if len(alist) == len(nums):
            # new object
            ret.append([] + alist)
            return
        for i, item in enumerate(nums):
            if item not in alist:
                alist.append(item)
                self.helper(nums, alist, ret)
                alist.pop()

C++

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums: A list of integers.
     * @return: A list of permutations.
     */
    vector<vector<int> > permute(vector<int> nums) {
        vector<vector<int> > result;
        if (nums.empty()) {
            return result;
        }
        vector<int> list;
        backTrack(result, list, nums);
        return result;
    }
private:
    void backTrack(vector<vector<int> > &result, vector<int> &list, \
                   vector<int> &nums) {
        if (list.size() == nums.size()) {
            result.push_back(list);
            return;
        }
        for (int i = 0; i != nums.size(); ++i) {
            // remove the element belongs to list
            if (find(list.begin(), list.end(), nums[i]) != list.end()) {
                continue;
            }
            list.push_back(nums[i]);
            backTrack(result, list, nums);
            list.pop_back();
        }
    }
};

Java

源码分析

在list.size() == nums.size()时，已经找到需要的解，及时return避免后面不必要的for循环调用开销。

使用回溯法解题的关键在于如何确定正确解及排除不符条件的解(剪枝)。

以状态数来分析，最终全排列个数应为 n!, 每个节点被遍历的次数为 (n-1)!, 故节点共被遍历的状态数为 O(n!), 此为时间复杂度的下界，因为这里只算了合法条件下的遍历状态数。若不对 list 中是否包含 nums[i] 进行检查，则总的状态数应为 n^n 种。

由于最终的排列结果中每个列表的长度都为 n, 各列表的相同元素并不共享，故时间复杂度的下界为 O(n \cdot n!), 上界为 n \cdot n^n. 实测helper中 for 循环的遍历次数在 O(2n \cdot n!) 以下，注意这里的时间复杂度并不考虑查找列表里是否包含重复元素。

Python

class Solution:
    # @param {integer[]} nums
    # @return {integer[][]}
    def permute(self, nums):
        if nums is None:
            return [[]]
        elif len(nums) <= 1:
            return [nums]
        result = []
            for p in self.permute(nums[:i] + nums[i + 1:]):
                result.append(p + [item])
        return result
class Solution2:
    # 类似 subset的模版
    def permute(self, nums):
        if not nums:
            return []
        self.helper(sorted(nums), res, [])
        return res
    def helper(self, nums, res, tmp):
        if not nums:
            res.append(tmp[:])
            return
        for i, num in enumerate(nums, 1):
            self.helper(nums[:i] + nums[i + 1:], res, tmp + [num])

C++

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums: A list of integers.
     * @return: A list of permutations.
     */
    vector<vector<int> > permute(vector<int>& nums) {
        vector<vector<int> > result;
        if (nums.size() == 1) {
            result.push_back(nums);
            return result;
        }
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            vector<int> nums_new = nums;
            nums_new.erase(nums_new.begin() + i);
            vector<vector<int> > res_tmp = permute(nums_new);
            for (int j = 0; j < res_tmp.size(); ++j) {
                vector<int> temp = res_tmp[j];
                temp.push_back(nums[i]);
                result.push_back(temp);
            }
        }
        return result;
    }
};

Java

源码分析

Python 中使用len()时需要防止None, 递归终止条件为数组中仅剩一个元素或者为空，否则遍历nums数组，取出第i个元素并将其加入至最终结果。nums[:i] + nums[i + 1:]即为去掉第i个元素后的新列表。

Java 中 ArrayList 和 List 的类型转换需要特别注意。

由于取的结果都是最终结果，无需去重判断，故时间复杂度为 O(n!), 但是由于nums[:i] + nums[i + 1:]会产生新的列表，实际运行会比第一种方法慢不少。

递归版的程序比较简单，咱们来个迭代的实现。非递归版的实现也有好几种，这里基于 C++ STL 中next_permutation的字典序实现方法。参考 Wikipedia 上的字典序算法，大致步骤如下：

1. 从后往前寻找索引满足 a[k] < a[k + 1], 如果此条件不满足，则说明已遍历到最后一个。
2. 从后往前遍历，找到第一个比a[k]大的数a[l], 即a[k] < a[l].
3. 交换a[k]与a[l].
4. 反转k + 1 ~ n之间的元素。

Python

class Solution:
    # @param {integer[]} nums
    # @return {integer[][]}
    def permute(self, nums):
        if nums is None:
            return [[]]
        elif len(nums) <= 1:
            return [nums]
        # sort nums first
        nums.sort()
        result = []
        while True:
            result.append([] + nums)
            # step1: find nums[i] < nums[i + 1], Loop backwards
            i = 0
            for i in xrange(len(nums) - 2, -1, -1):
                if nums[i] < nums[i + 1]:
                    break
                elif i == 0:
                    return result
            # step2: find nums[i] < nums[j], Loop backwards
            j = 0
            for j in xrange(len(nums) - 1, i, -1):
                if nums[i] < nums[j]:
                    break
            # step3: swap betwenn nums[i] and nums[j]
            nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
            # step4: reverse between [i + 1, n - 1]
            nums[i + 1:len(nums)] = nums[len(nums) - 1:i:-1]
        return result

C++

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums: A list of integers.
     * @return: A list of permutations.
     */
    vector<vector<int> > permute(vector<int>& nums) {
        vector<vector<int> > result;
        if (nums.empty() || nums.size() <= 1) {
            return result;
        }
        sort(nums.begin(), nums.end());
        for (;;) {
            result.push_back(nums);
            // step1: find nums[i] < nums[i + 1]
            int i = 0;
            for (i = nums.size() - 2; i >= 0; --i) {
                if (nums[i] < nums[i + 1]) {
                    break;
                } else if (0 == i) {
                    return result;
                }
            }
            // step2: find nums[i] < nums[j]
            int j = 0;
            for (j = nums.size() - 1; j > i; --j) {
                if (nums[i] < nums[j]) break;
            }
            // step3: swap betwenn nums[i] and nums[j]
            int temp = nums[j];
            nums[j] = nums[i];
            nums[i] = temp;
            // step4: reverse between [i + 1, n - 1]
            reverse(nums, i + 1, nums.size() - 1);
        }
        return result;
    }
private:
    void reverse(vector<int>& nums, int start, int end) {
        for (int i = start, j = end; i < j; ++i, --j) {
            int temp = nums[i];
            nums[i] = nums[j];
            nums[j] = temp;
        }
    }
};

Java - Array

Java - List

class Solution {
    /**
     * @param nums: A list of integers.
     * @return: A list of permutations.
     */
    public ArrayList<ArrayList<Integer>> permute(ArrayList<Integer> nums) {
        ArrayList<ArrayList<Integer>> result = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
        if (nums == null || nums.size() == 0) return result;
        // deep copy(do not change nums)
        List<Integer> perm = new ArrayList<Integer>(nums);
        // sort first!!!
        Collections.sort(perm);
        while (true) {
            // step0: add perm into result
            result.add(new ArrayList<Integer>(perm));
            // step1: search the first num[k] < num[k+1] backward
            int k = -1;
            for (int i = perm.size() - 2; i >= 0; i--) {
                if (perm.get(i) < perm.get(i + 1)) {
                    k = i;
                    break;
                }
            }
            // if current rank is the largest, exit while loop
            if (k == -1) break;
            // step2: search the first perm[k] < perm[l] backward
            int l = perm.size() - 1;
            while (l > k && perm.get(l) <= perm.get(k)) l--;
            // step3: swap perm[k] with perm[l]
            Collections.swap(perm, k, l);
            // step4: reverse between k+1 and perm.size()-1;
            reverse(perm, k + 1, perm.size() - 1);
        }
        return result;
    }
    private void reverse(List<Integer> nums, int lb, int ub) {
        for (int i = lb, j = ub; i < j; i++, j--) {
            Collections.swap(nums, i, j);
        }
    }
}

复杂度分析

除了将 n! 个元素添加至最终结果外，首先对元素排序，时间复杂度近似为 O(n \log n), 反转操作近似为 O(n), 故总的时间复杂度为 O(n!). 除了保存结果的外，其他空间可忽略不计，所以此题用生成器来实现较为高效，扩展题可见底下的 Python itertools 中的实现，从 n 个元素中选出 m 个进行全排列。

• Permutation Generation - Robert Sedgewick 的大作，总结了诸多 Permutation 的产生方法。
• - 此题非递归方法更为详细的解释。
• Permutation - Wikipedia, the free encyclopedia - 字典序实现。
• algorithm - complexity of recursive string permutation function - Stack Overflow
• [leetcode] permutations的讨论 - tuantuanls的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET
• 闲谈permutations | HelloYou