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46. Permutations

题目：

Given a collection of numbers, return all possible permutations.

For example,
[1,2,3] have the following permutations:
[1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], and [3,2,1].

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Backtracking

链接： http://leetcode.com/problems/permutations/

题解：

求数组的全排列。需要用到DFS和Backtracking。原理是从0到数组长度N，每次对之前加入的元素进行回溯。注意此解法假定输入数组之中没有重复元素。

Time Complexity - O(n!)， Space Complexity - O(n)。

public class Solution {
    public ArrayList<ArrayList<Integer>> permute(int[] nums) {
        ArrayList<ArrayList<Integer>> result = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
        if(nums == null || nums.length == 0)
            return result;
        Arrays.sort(nums);
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        helper(result, list, nums);
        return result;
    }
    
    private void helper(ArrayList<ArrayList<Integer>> result, ArrayList<Integer> list, int[] nums){
        if(list.size() == nums.length){                   //in this problem we assume no duplicate exists in input array
            result.add(new ArrayList<Integer>(list));
            return;
        }
        
        for(int i = 0; i < nums.length; i++){
            if(list.contains(nums[i]))
                continue;
            list.add(nums[i]);
            helper(result, list, nums);
            list.remove(list.size() - 1);
        }
    }
}

二刷:

Java:

一般来说可以分为两种做法，一种是DFS + backtracking, 另外一种是利用next permutation一样的做法来一个一个求出next permutation。

Next permutation做法：

为了使用Arrays.asList(new Nums)，我们先把int[] nums转换为Integer[] newNums。然后新建一个method - boolean hasNextPermutation。把newNums排序以后，转换为ArrayList，加入到结果集中。接下来我们进入循环，当hasNext为true时，我们在hasNext的函数体里面已经完成了交换，把这时候的nums转换为ArrayList加入到结果集中，然后进行下一次判断。最后返回结果。速度比较慢。

Time Complexity - O(n!), Space Complexity - O(n)

public class Solution {
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return res;
        }
        Integer[] newNums = new Integer[nums.length];
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            newNums[i] = nums[i];
        }
        Arrays.sort(newNums);
        res.add(new ArrayList<Integer>(Arrays.asList(newNums)));
        while (hasNextPermutation(newNums)) {
            res.add(new ArrayList<Integer>(Arrays.asList(newNums)));    
        }
        return res;
    }
    
    private boolean hasNextPermutation(Integer[] newNums) {
        for (int i = newNums.length - 2; i >= 0; i--) {
            if (newNums[i] < newNums[i + 1]) {
                for (int j = newNums.length - 1; j > i; j--) {
                    if (newNums[j] > newNums[i]) {
                        swap(newNums, i, j);
                        reverse(newNums, i + 1, newNums.length - 1);
                        return true;
                    }
                }    
            }
        }
        return false;
    }
    
    private void swap(Integer[] nums, int i, int j) {
        int tmp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = tmp;
    }
    
    private void reverse(Integer[] nums, int i, int j) {
        while (i < j) {
            swap(nums, i++, j--);
        }
    }
}

DFS + backtracking(使用list.contains去重复):

我们也可以用DFS+Backtracking来做。这里需要建立一个helper函数permute和一个辅助List<Integer> onePerm。当onePerm.size() == nums.size()的时候，我们把这个辅助list加入到结果中。否则我们进行从0到nums.length - 1的遍历，在这个遍历过程中我们使用了DFS+回溯。我们假设给定nums中不含重复元素，一个重要的去重步骤是，假如当前辅助List里已经有nums[i]了，那么我们进行跳过。这一步使用了O(n)的复杂度，所以导致整个过程比较慢。

Time Complexity - O(n!)， Space Complexity O(n)。 (其实由于有这一步list.contains()递归复杂度应该是 (n * 1) *((n - 1) * 2) *((n - 2) * 3)...)应该等于 ∏(1²*..。 *n²)

public class Solution {
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return res;
        }
        Arrays.sort(nums);
        List<Integer> onePerm = new ArrayList<Integer>();
        permute(res, onePerm, nums);
        return res;
    }
    
    public void permute(List<List<Integer>> res, List<Integer> onePerm, int[] nums) {
        if (onePerm.size() == nums.length) {
            res.add(new ArrayList<Integer>(onePerm));
            return;
        }
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (onePerm.contains(nums[i])) {
                continue;
            }
            onePerm.add(nums[i]);
            permute(res, onePerm, nums);
            onePerm.remove(onePerm.size() - 1);
        }
    }
}

DFS:

也可以用类似自底向上新建立List<Integer>的方式来跳过用List.contains来去重复的过程。

我们先传入辅助函数一个空ArrayList<>()
遍历数组，当index i <= newPerm.size()时，我们把num[pos]这个元素分别加入到这个newPerm的从0 到 newPerm.size()的不同位置中去
然后再进行下一层dfs，继续加入nums中的下一个元素
这样做的坏处是空间复杂度会比较高，每一层的每次遍历都会新开一个ArrayList，假如nums很大的话，理论上有可能会触发更多次的garbage collection。但试验了几次以后比上面的两个solution要快，先存着当做一种不同的思路了。
还有一点是这里的code没有对nums排序，好像这种方法排序与不排序并没有什么关系....

Time Complexity - O(n!)， Space Complexity - O(n!)

public class Solution {
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return res;
        }
        getPermutions(res, new ArrayList<Integer>(), nums, 0);
        return res;
    }
    
    public void getPermutions(List<List<Integer>> res, List<Integer> onePerm, int[] nums, int pos) {
        if (onePerm.size() == nums.length) {
            res.add(new ArrayList<Integer>(onePerm));
            return;
        }
        for (int i = 0; i <= onePerm.size(); i++) {
            List<Integer> newPerm = new ArrayList<>(onePerm);
            newPerm.add(i, nums[pos]);
            getPermutions(res, newPerm, nums, pos + 1);
        }
    }
}

三刷:

还是使用了next permutation的方法。需要再练习练习。还有一些方法，比如不断地把第i位的元素插入到 i - 1的结果中去。或者不断递归swap start和i并且回溯，都可以完成。Discuss区的大神们写得更好。

查了一下资料，更好的方法应该是Johnson-Trotter法，根据上一个permutation的奇偶性来升序或者降序地添加新元素，也是O(n!)的时间复杂度。但这么做可能导致结果是无序的。

Java:

使用Next Permutation:

public class Solution {
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (nums == null || nums.length == 0) return res;
        Arrays.sort(nums);
        do {
            List<Integer> permu = new ArrayList<>();
            for (int num : nums) permu.add(num);
            res.add(permu);
        } while (hasNextPermutation(nums));
        return res;
    }
    
    private boolean hasNextPermutation(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        for (int i = len - 2; i >= 0; i--) {
            if (nums[i] < nums[i + 1]) {
                for (int j = len - 1; j > i; j--) {
                    if (nums[j] > nums[i]) {
                        swap(nums, i, j);
                        reverse(nums, i + 1, len - 1);
                        return true;
                    }       
                }
            }
        }
        return false;
    }
    
    private void swap(int[] nums, int i, int j) {
        int tmp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = tmp;
    }
    
    private void reverse(int[] nums, int i, int j) {
        while (i < j) swap(nums, i++, j--);
    }
}

通过不断swap: 速度非常快

public class Solution {
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        permute(res, nums, 0);
        return res;
    }
    
    private void permute(List<List<Integer>> res, int[] nums, int pos) {
        if (pos == nums.length) {
            List<Integer> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) list.add(nums[i]);
            res.add(list);
            return;
        }
        
        for (int i = pos; i < nums.length; i++) {
            swap(nums, pos, i);
            permute(res, nums, pos + 1);
            swap(nums, pos, i);
        }
    }
    
    private void swap(int[] nums, int i, int j) {
        int tmp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = tmp;
    }
}

通过不断insert下一个元素

public class Solution {
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (nums.length == 0) return res;
        res.add(new ArrayList<>());
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            List<List<Integer>> newRes = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j <= i; j++) {
                for (List<Integer> l : res) {
                    List<Integer> list = new ArrayList<>(l);
                    list.add(j, nums[i]);
                    newRes.add(list);    
                }
            }
            res = newRes;
        }
        return res;
    }
}

Reference:

http://introcs.cs.princeton.edu/java/23recursion/Permutations.java.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Heap%27s_algorithm

https://leetcode.com/discuss/62270/simple-python-solution-68ms

https://leetcode.com/discuss/55127/java-solution-easy-to-understand-backtracking

https://leetcode.com/discuss/55418/java-clean-code-two-recursive-solutions

https://leetcode.com/discuss/19510/my-ac-simple-iterative-java-python-solution

https://leetcode.com/discuss/29483/share-my-short-iterative-java-solution

https://leetcode.com/discuss/18212/my-elegant-recursive-c-solution-with-inline-explanation

http://stackoverflow.com/questions/5363619/complexity-of-recursive-string-permutation-function

https://en.m.wikipedia.org/wiki/Steinhaus%E2%80%93Johnson%E2%80%93Trotter_algorithm

http://introcs.cs.princeton.edu/java/23recursion/JohnsonTrotter.java.html

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yrbbest/p/4436346.html