题目描述(中等难度)

升级版,大家可以先做 78 题。给定一个数组,输出所有它的子数组。区别在于,这道题给定的数组中,出现了重复的数字。

直接根据 78 题的思路去做。

解法一 回溯法

这个比较好改,我们只需要判断当前数字和上一个数字是否相同,相同的话跳过即可。当然,要把数字首先进行排序。

时间复杂度:

空间复杂度:

解法二 迭代法

根据78题解法二修改。我们看一下如果直接按照 78 题的思路会出什么问题。之前的思路是,先考虑 0 个数字的所有子串,再考虑 1 个的所有子串,再考虑 2 个的所有子串。而求 n 个的所有子串,就是 【n - 1 的所有子串】和 【n - 1 的所有子串加上 n】。例如,

  1. [ ]的所有子串 [ ]
  2. [ 1 ] 个的所有子串 [ ] [ 1 ]
  3. [ 1 2 ] 个的所有子串 [ ] [ 1 ] [ 2 ][ 1 2 ]
  4. [ 1 2 3 ] 个的所有子串 [ ] [ 1 ] [ 2 ] [ 1 2 ] [ 3 ] [ 1 3 ] [ 2 3 ] [ 1 2 3 ]

但是如果有重复的数字,会出现什么问题呢

  1. 数组 [ 1 2 2 ]
  2. [ ] 的所有子串 [ ]
  3. [ 1 ] 的所有子串 [ ] [ 1 ]
  4. [ 1 2 ] 的所有子串 [ ] [ 1 ] [ 2 ][ 1 2 ]
  5. [ 1 2 2 ] 的所有子串 [ ] [ 1 ] [ 2 ] [ 1 2 ] [ 2 ] [ 1 2 ] [ 2 2 ] [ 1 2 2 ]

我们发现出现了重复的数组,那么我们可不可以像解法一那样,遇到重复的就跳过这个数字呢?答案是否定的,如果最后一步 [ 1 2 2 ] 增加了 2 ,跳过后,最终答案会缺少 [ 2 2 ]、[ 1 2 2 ] 这两个解。我们仔细观察这两个解是怎么产生的。

我们看到第 4 行黑色的部分,重复了,是怎么造成的呢?

第 4 行新添加的 2 要加到第 3 行的所有解中,而第 3 行的一部分解是旧解,一部分是新解。可以看到,我们黑色部分是由第 3 行的旧解产生的,橙色部分是由新解产生的。

而第 1 行到第 2 行,已经在旧解中加入了 2 产生了第 2 行的橙色部分,所以这里如果再在旧解中加 2 产生黑色部分就造成了重复。

所以当有重复数字的时候,我们只考虑上一步的新解,算法中用一个指针保存每一步的新解开始的位置即可。

空间复杂度:O(1)。

还有一种思路,参考,当有重复数字出现的时候我们不再按照之前的思路走,而是单独考虑这种情况。

当有 n 个重复数字出现,其实就是在出现重复数字之前的所有解中,分别加 1 个重复数字, 2 个重复数字,3 个重复数字 … 什么意思呢,看一个例子。

  1. 数组 [ 1 2 2 2 ]
  2. [ ]的所有子串 [ ]
  3. [ 1 ] 个的所有子串 [ ] [ 1 ]
  4. 然后出现了重复数字 2,那么我们记录重复的次数。然后遍历之前每个解即可
  5. 对于 [ ] 这个解,
  6. 1 2,变成 [ 2 ]
  7. 2 2,变成 [ 2 2 ]
  8. 3 2,变成 [ 2 2 2 ]
  9. 对于 [ 1 ] 这个解
  10. 1 2,变成 [ 1 2 ]
  11. 2 2,变成 [ 1 2 2 ]
  12. 3 2,变成 [ 1 2 2 2 ]

代码的话,就很好写了。

  1. public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] num) {
  2. List<List<Integer>> result = new ArrayList<List<Integer>>();
  3. result.add(empty);
  4. Arrays.sort(num);
  5. int dupCount = 0;
  6. //判断当前是否是重复数字,并且记录重复的次数
  7. while( ((i+1) < num.length) && num[i+1] == num[i]) {
  8. dupCount++;
  9. i++;
  10. }
  11. int prevNum = result.size();
  12. //遍历之前几个结果的每个解
  13. for (int j = 0; j < prevNum; j++) {
  14. List<Integer> element = new ArrayList<Integer>(result.get(j));
  15. //每次在上次的结果中多加 1 个重复数字
  16. for (int t = 0; t <= dupCount; t++) {
  17. element.add(num[i]); //加入当前重复的数字
  18. result.add(new ArrayList<Integer>(element));
  19. }
  20. }
  21. }
  22. return result;
  23. }

解法三 位操作

本以为这个思路想不出来怎么去改了,然后看到了这里

回顾一下,这个题的思想就是每一个数字,考虑它的二进制表示。

例如,nums = [ 1, 2 , 3 ]。用 1 代表在,0 代表不在。

但是如果有了重复数字,很明显就行不通了。例如对于 nums = [ 1 2 2 2 3 ]。

  1. 1 2 2 2 3
  2. 0 1 1 0 0 -> [ 2 2 ]
  3. 0 1 0 1 0 -> [ 2 2 ]
  4. 0 0 1 1 0 -> [ 2 2 ]

上边三个数产生的数组重复的了。三个中我们只取其中 1 个,取哪个呢?取从重复数字的开头连续的数字。什么意思呢?就是下边的情况是我们所保留的。

  1. 2 2 2 2 2
  2. 1 1 0 0 0 -> [ 2 2 ]
  3. 1 1 1 0 0 -> [ 2 2 2 ]
  4. 1 1 1 1 1 -> [ 2 2 2 2 2 ]

而对于 [ 2 2 ] 来说,除了 1 1 0 0 0 可以产生,下边的几种情况,都是产生的 [ 2 2 ]

怎么把 1 1 0 0 0 和上边的那么多种情况区分开来呢?我们来看一下出现了重复数字,并且当前是 1 的前一个的二进位。

对于 1 1 0 0 0 ,是 1。

对于 1 0 1 0 0 , 是 0。

对于 0 1 0 1 0 ,是 0。

对于 0 0 0 1 1 ,是 0。

……

可以看到只有第一种情况对应的是 1 ,其他情况都是 0。其实除去从开头是连续的 1 的话,就是两种情况。

第一种就是,占据了开头,类似于这种 10…1….

第二种就是,没有占据开头,类似于这种 0…1…

这两种情况,除了第一位,其他位的 1 的前边一定是 0。所以的话,我们的条件是看出现了重复数字,并且当前位是 1 的前一个的二进位。

所以可以改代码了。

  1. public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] num) {
  2. Arrays.sort(num);
  3. List<List<Integer>> lists = new ArrayList<>();
  4. int subsetNum = 1<<num.length;
  5. for(int i=0;i<subsetNum;i++){
  6. List<Integer> list = new ArrayList<>();
  7. boolean illegal=false;
  8. for(int j=0;j<num.length;j++){
  9. //当前位是 1
  10. if((i>>j&1)==1){
  11. //当前是重复数字,并且前一位是 0,跳过这种情况
  12. if(j>0&&num[j]==num[j-1]&&(i>>(j-1)&1)==0){
  13. illegal=true;
  14. break;
  15. }else{
  16. list.add(num[j]);
  17. }
  18. }
  19. }
  20. if(!illegal){
  21. lists.add(list);
  22. }
  23. }
  24. }

解法一和解法二怎么改,分析一下比较容易想到。解法三就比较难了,突破口就是选一个特殊的结构做代表,和其他情况区分出来。而从头开始的连续 1 可能就会是我们第一个想到的数,然后分析一下,发现果然可以和其他所有情况区分开来。

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