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回溯算法.md

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17. 电话号码的字母组合

17. 电话号码的字母组合

给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。

给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。

示例:

输入:"23" 输出:["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"]. 说明: 尽管上面的答案是按字典序排列的,但是你可以任意选择答案输出的顺序。

回溯算法

class Solution {
    Map<String, String> map = new HashMap<String, String>() {{
        put("2", "abc");
        put("3", "def");
        put("4", "ghi");
        put("5", "jkl");
        put("6", "mno");
        put("7", "pqrs");
        put("8", "tuv");
        put("9", "wxyz");
    }};
    List<String> out = new ArrayList<String>();
    private void backtrack(String combination, String digits){
        if (digits.length() == 0){
            out.add(combination);
        } else {
            String digit = digits.substring(0, 1);
            String letters = map.get(digit);
            for (int i = 0; i < letters.length(); ++i){
                String letter = letters.substring(i, i + 1);
                backtrack(combination + letter, digits.substring(1));
            }
        }
    }
    public List<String> letterCombinations(String digits) {
        if (digits.length() != 0){
            backtrack("", digits);
        }
        return out;
    }
}

93. 复原IP地址

93. 复原IP地址

给定一个只包含数字的字符串,复原它并返回所有可能的 IP 地址格式。

示例:

输入: "25525511135" 输出: ["255.255.11.135", "255.255.111.35"]

回溯

class Solution {
    int n;
    String s;
    List<String> res = new ArrayList<>();
    Deque<String> segments = new LinkedList<>();
    private boolean valid(String segment) {
        int m = segment.length();
        if (m > 3) {
            return false;
        }
        return (segment.charAt(0) != '0') ? (Integer.valueOf(segment) <= 255) : m == 1;
    }
    private void updateOutput(int curPos) {
        String segment = s.substring(curPos + 1, n);
        if (valid(segment)) {
            segments.add(segment);
            res.add(String.join(".", segments));
            segments.removeLast();
        }
    }
    private void backtrace(int prev, int dots) {
        int maxPos = Math.min(prev + 4, n - 1);
        for (int cur = prev + 1; cur < maxPos; cur++) {
            String segment = s.substring(prev + 1, cur + 1);
            if (valid(segment)) {
                segments.add(segment);
                if (dots == 1) {
                    updateOutput(cur);
                } else {
                    backtrace(cur, dots - 1);
                }
                segments.removeLast();
            }
        }
    }
    public List<String> restoreIpAddresses(String s) {
        n = s.length();
        this.s = s;
        backtrace(-1, 3);
        return res;
    }
}

79. 单词搜索

79. 单词搜索

给定一个二维网格和一个单词,找出该单词是否存在于网格中。

单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。

示例:

board = [ ['A','B','C','E'], ['S','F','C','S'], ['A','D','E','E'] ]

给定 word = "ABCCED", 返回 true. 给定 word = "SEE", 返回 true. 给定 word = "ABCB", 返回 false.

回溯算法

class Solution {
    private int m, n;
    int[][] directions = {{0, 1}, {1, 0}, {-1, 0}, {0, -1}};
    public boolean exist(char[][] board, String word) {
        if (word == null || word.length() == 0) {
            return true;
        }
        if (board == null || board.length == 0 || board[0].length == 0) {
            return false;
        }
        m = board.length;
        n = board[0].length;
        boolean[][] visited = new boolean[m][n];
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (dfs(0, i, j, visited, board, word)) {
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
    private boolean dfs(int curLen, int row, int col, boolean[][] visited, char[][] board, String word) {
        if (curLen == word.length()) {
            return true;
        }
        if (row < 0 || row >= m || col < 0 || col >= n || board[row][col] != word.charAt(curLen) || visited[row][col]) {
            return false;
        }
        visited[row][col] = true;
        for (int[] d : directions) {
            if (dfs(curLen + 1, row + d[0], col + d[1], visited, board, word)) {
                return true;
            }
        }
        visited[row][col] = false;
        return false;
    }
}

257. 二叉树的所有路径

257. 二叉树的所有路径

给定一个二叉树,返回所有从根节点到叶子节点的路径。

说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

示例:

输入:

1 /
2 3
5

输出: ["1->2->5", "1->3"]

解释: 所有根节点到叶子节点的路径为: 1->2->5, 1->3

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    private void backtrace(TreeNode node, List<String> res, List<Integer> values) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        values.add(node.val);
        if (isLeaf(node)) {
            res.add(buildPath(values));
        } else {
            backtrace(node.left, res, values);
            backtrace(node.right, res, values);
        }
        values.remove(values.size() - 1);
    }
    private boolean isLeaf(TreeNode node) {
        return node.left == null && node.right == null;
    }
    private String buildPath(List<Integer> values) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < values.size(); i++) {
            sb.append(values.get(i));
            if (i != values.size() - 1) {
                sb.append("->");
            }
        }
        return sb.toString();
    }
    public List<String> binaryTreePaths(TreeNode root) {
        List<String> res = new ArrayList<>();
        if (root == null) {
            return res;
        }
        List<Integer> values = new ArrayList<>();
        backtrace(root, res, values);
        return res;
    }
}

46. 全排列

46. 全排列

给定一个没有重复数字的序列,返回其所有可能的全排列。

示例:

输入: [1,2,3] 输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]

回溯算法

class Solution {
    private void backtrack(List<Integer> permute, List<List<Integer>> permutes, boolean[] visited, int[] nums) {
        if (permute.size() == nums.length) {
            permutes.add(new ArrayList<>(permute));
            return;
        }
        for (int i = 0; i < visited.length; ++i) {
            if (visited[i]) {
                continue;
            }
            visited[i] = true;
            permute.add(nums[i]);
            backtrack(permute, permutes, visited, nums);
            permute.remove(permute.size() - 1);
            visited[i] = false;
        }
    }
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        List<List<Integer>> permutes = new ArrayList<>();
        List<Integer> permute = new ArrayList<>();
        boolean[] visited = new boolean[nums.length];
        backtrack(permute, permutes, visited, nums);
        return permutes;
    }
}

47. 全排列 II

47. 全排列 II

给定一个可包含重复数字的序列,返回所有不重复的全排列。

示例:

输入: [1,1,2] 输出: [ [1,1,2], [1,2,1], [2,1,1] ]

回溯算法

在实现上,和 Permutations 不同的是要先排序,然后在添加一个元素时,判断这个元素是否等于前一个元素,如果等于,并且前一个元素还未访问,那么就跳过这个元素。

class Solution {
    private void backtrack(List<List<Integer>> permutes, List<Integer> permute, boolean[] visited, int[] nums) {
        if (permute.size() == nums.length) {
            permutes.add(new ArrayList<>(permute));
            return;
        }
        for (int i = 0; i < nums.length; ++i){
            if (i != 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !visited[i - 1]) {
                continue;
            }
            if (visited[i]) {
                continue;
            }
            visited[i] = true;
            permute.add(nums[i]);
            backtrack(permutes, permute, visited, nums);
            permute.remove(permute.size() - 1);
            visited[i] = false;
        }
    }
    public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
        List<List<Integer>> permutes = new ArrayList<>();
        List<Integer> permute = new ArrayList<>();
        Arrays.sort(nums);
        boolean[] visited = new boolean[nums.length];
        backtrack(permutes, permute, visited, nums);
        return permutes;
    }
}

77. 组合

77. 组合

给定两个整数 n 和 k,返回 1 ... n 中所有可能的 k 个数的组合。

示例:

输入: n = 4, k = 2 输出: [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ]

回溯算法

按照上面的套路,不过不是最优的方法。

class Solution {
    private void backtrack(List<List<Integer>> combinations, List<Integer> combination, int n, int k, boolean[] visited) {
        if (combination.size() == k) {
            combinations.add(new ArrayList<>(combination));
            return;
        }
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            if (visited[i]) {
                return;
            }
            visited[i] = true;
            combination.add(i);
            backtrack(combinations, combination, n, k, visited);
            combination.remove(combination.size() - 1);
            visited[i] = false;
        }
    }
    public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
        List<List<Integer>> combinations  = new ArrayList<>();
        List<Integer> combination = new ArrayList<>();
        boolean[] visited = new boolean[n + 1];
        backtrack(combinations, combination, n, k, visited);
        return combinations;
    }
}

回溯

稍微优化一下

class Solution {
    private void backtrace(List<List<Integer>> combinations, List<Integer> combination, int start, int n, int k) {
        if (combination.size() == k) {
            combinations.add(new ArrayList<>(combination));
            return;
        }
        for (int i = start; i <= n; i++) {
            combination.add(i);
            backtrace(combinations, combination, i + 1, n, k);
            combination.remove(combination.size() - 1);
        }
    }
    public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
        List<List<Integer>> combinations = new ArrayList<>();
        List<Integer> combination = new ArrayList<>();
        backtrace(combinations, combination, 1, n, k);
        return combinations;
    }
}

剪枝操作

关于剪枝操作的讲解部分见https://leetcode-cn.com/problems/combinations/solution/hui-su-suan-fa-jian-zhi-python-dai-ma-java-dai-ma-/

class Solution {
    private void backtrack(List<List<Integer>> combinations, List<Integer> combination, int start, int n, int k) {
        if (k == 0) {
            combinations.add(new ArrayList<>(combination));
            return;
        }
        for (int i = start; i <= n - k + 1; ++i) { // 剪枝操作
            combination.add(i);
            backtrack(combinations, combination, i + 1, n, k - 1);
            combination.remove(combination.size() - 1);
        }
    }
    public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
        List<List<Integer>> combinations  = new ArrayList<>();
        List<Integer> combination = new ArrayList<>();
        boolean[] visited = new boolean[n + 1];
        backtrack(combinations, combination, 1, n, k);
        return combinations;
    }
}

39. 组合总和

39. 组合总和

给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。

candidates 中的数字可以无限制重复被选取。

说明:

所有数字(包括 target)都是正整数。 解集不能包含重复的组合。 示例 1:

输入: candidates = [2,3,6,7], target = 7, 所求解集为: [ [7], [2,2,3] ] 示例 2:

输入: candidates = [2,3,5], target = 8, 所求解集为: [ [2,2,2,2], [2,3,3], [3,5] ]

回溯算法

class Solution {
    private void backtrace(List<List<Integer>> combinations, List<Integer> combination, int start, int[] candidates, int target) {
        if (target == 0) {
            combinations.add(new ArrayList<>(combination));
            return;
        }
        for (int i = start; i < candidates.length; i++) {
            int temp = candidates[i];
            if (temp <= target) {
                combination.add(temp);
                backtrace(combinations, combination, i, candidates, target - temp);
                combination.remove(combination.size() - 1);
            }
        }
    }
    public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
        List<List<Integer>> combinations = new ArrayList<>();
        backtrace(combinations, new ArrayList<>(), 0, candidates, target);
        return combinations;
    }
}

40. 组合总和 II

40. 组合总和 II

给定一个数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。

candidates 中的每个数字在每个组合中只能使用一次。

说明:

所有数字(包括目标数)都是正整数。 解集不能包含重复的组合。 示例 1:

输入: candidates = [10,1,2,7,6,1,5], target = 8, 所求解集为: [ [1, 7], [1, 2, 5], [2, 6], [1, 1, 6] ] 示例 2:

输入: candidates = [2,5,2,1,2], target = 5, 所求解集为: [ [1,2,2], [5] ]

回溯、剪枝

class Solution {
    private void backtrace(List<List<Integer>> combinations, List<Integer> combination, int start, int[] candidates, int target, boolean[] visited) {
        if (target == 0) {
            combinations.add(new ArrayList<>(combination));
            return;
        }
        for (int i = start; i < candidates.length; i++) {
            int temp = candidates[i];
            if (i != 0 && candidates[i - 1] == candidates[i] && !visited[i - 1]) {
                continue;
            }
            if (temp <= target) {
                visited[i] = true;
                combination.add(temp);
                backtrace(combinations, combination, i + 1, candidates, target - temp, visited);
                combination.remove(combination.size() - 1);
                visited[i] = false;
            } else {
                break;
            }
        }
    }
    public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] candidates, int target) {
        List<List<Integer>> combinations = new ArrayList<>();
        List<Integer> combination = new ArrayList<>();
        Arrays.sort(candidates);
        boolean[] visited = new boolean[candidates.length];
        backtrace(combinations, combination, 0, candidates, target, visited);
        return combinations;
    }
}

216. 组合总和 III

216. 组合总和 III

找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合。组合中只允许含有 1 - 9 的正整数,并且每种组合中不存在重复的数字。

说明:

所有数字都是正整数。 解集不能包含重复的组合。 示例 1:

输入: k = 3, n = 7 输出: [[1,2,4]] 示例 2:

输入: k = 3, n = 9 输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]

回溯算法

class Solution {
    int num;
    private void backtrace(List<List<Integer>> combinations, List<Integer> combination, int start, int k, int n) {
        if (n == 0 && combination.size() == num) {
            combinations.add(new ArrayList<>(combination));
            return;
        }
        for (int i = start; i <= 9 - k + 1; i++) {
            if (i <= n) {
                combination.add(i);
                backtrace(combinations, combination, i + 1, k - 1, n - i);
                combination.remove(combination.size() - 1);
            } else {
                break;
            }
        }
    }
    public List<List<Integer>> combinationSum3(int k, int n) {
        List<List<Integer>> combinations = new ArrayList<>();
        num = k;
        backtrace(combinations, new ArrayList<>(), 1, k, n);
        return combinations;
    }
}

78. 子集

78. 子集

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

说明:解集不能包含重复的子集。

示例:

输入: nums = [1,2,3] 输出: [ [3], [1], [2], [1,2,3], [1,3], [2,3], [1,2], [] ]

回溯算法

class Solution {
    private void backtrace(List<List<Integer>> result, List<Integer> temp, int start, int[] nums, int size) {
        if (temp.size() == size) {
            result.add(new ArrayList<>(temp));
            return;
        }
        for (int i = start; i < nums.length; i++) {
            temp.add(nums[i]);
            backtrace(result, temp, i + 1, nums, size);
            temp.remove(temp.size() - 1);
        }
    }
    public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i <= nums.length; i++) {
            backtrace(result, new ArrayList<>(), 0, nums, i);
        }
        return result;
    }
}

90. 子集 II

90. 子集 II

给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

说明:解集不能包含重复的子集。

示例:

输入: [1,2,2] 输出: [ [2], [1], [1,2,2], [2,2], [1,2], [] ]

回溯算法

class Solution {
    private void backtrace(List<List<Integer>> result, List<Integer> temp, int start, int[] nums, int size, boolean[] visited) {
        if (temp.size() == size) {
            result.add(new ArrayList<>(temp));
            return;
        }
        for (int i = start; i < nums.length; i++) {
            if (i != 0 && nums[i - 1] == nums[i] && !visited[i - 1]) {
                continue;
            }
            visited[i] = true;
            temp.add(nums[i]);
            backtrace(result, temp, i + 1, nums, size, visited);
            visited[i] = false;
            temp.remove(temp.size() - 1);
        }
    }
    public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        Arrays.sort(nums);
        boolean[] visited = new boolean[nums.length];
        for (int i = 0; i <= nums.length; i++) {
            backtrace(result, new ArrayList<>(), 0, nums, i, visited);
        }
        return result;
    }
}

131. 分割回文串

131. 分割回文串

给定一个字符串 s,将 s 分割成一些子串,使每个子串都是回文串。

返回 s 所有可能的分割方案。

示例:

输入: "aab" 输出: [ ["aa","b"], ["a","a","b"] ]

回溯算法

class Solution {
    private boolean check(String s, int start, int end) {
        while (start < end) {
            if (s.charAt(start++) != s.charAt(end--)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
    private void backtrace(List<List<String>> result, List<String> temp, String s) {
        if (s.length() == 0) {
            result.add(new ArrayList<>(temp));
            return;
        }
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            if (check(s, 0, i)) {
                temp.add(s.substring(0, i + 1));
                backtrace(result, temp, s.substring(i + 1));
                temp.remove(temp.size() - 1);
            }
        }
    }
    public List<List<String>> partition(String s) {
        List<List<String>> result = new ArrayList<>();
        backtrace(result, new ArrayList<>(), s);
        return result;
    }
}

37. 解数独

37. 解数独

编写一个程序,通过已填充的空格来解决数独问题。

一个数独的解法需遵循如下规则:

数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。 空白格用 '.' 表示。

Note:

给定的数独序列只包含数字 1-9 和字符 '.' 。 你可以假设给定的数独只有唯一解。 给定数独永远是 9x9 形式的。

回溯算法

详细题解见https://leetcode-cn.com/problems/sudoku-solver/solution/jie-shu-du-by-leetcode/

class Solution {
    private int n = 3;
    private int N = n * n;
    private int[][] rows = new int[N][N+1];
    private int[][] cols = new int[N][N+1];
    private int[][] boxes = new int[N][N+1];
    private char[][] board;
    private boolean solved = false;
    private boolean checkPlace(int d, int row, int col) {
        int index = (row / n) * n + col / n;
        return rows[row][d] + cols[col][d] + boxes[index][d] == 0;
    }
    private void placeNumber(int d, int row, int col) {
        int index = (row / n) * n + col / n;
        rows[row][d]++;
        cols[col][d]++;
        boxes[index][d]++;
        board[row][col] = (char)(d + '0');
    }
    private void removeNumber(int d, int row, int col) {
        int index = (row / n) * n + col / n;
        rows[row][d]--;
        cols[col][d]--;
        boxes[index][d]--;
        board[row][col] = '.';
    }
    private void placeNextNumber(int row, int col) {
        if (row == N - 1 && col == N - 1) {
            solved = true;
        } else {
            if (col == N - 1) {
                backtrack(row + 1, 0);
            } else {
                backtrack(row, col + 1);
            }
        }
    }
    private void backtrack(int row, int col) {
        if (board[row][col] == '.') {
            for (int d = 1; d <= N; d++) {
                if (checkPlace(d, row, col)) {
                    placeNumber(d, row, col);
                    placeNextNumber(row, col);
                    if (!solved) {
                        removeNumber(d, row, col);
                    }
                }
            }
        } else {
            placeNextNumber(row, col);
        }
    }
    public void solveSudoku(char[][] board) {
        this.board = board;
        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            for (int j = 0; j < N; ++j) {
                char num = board[i][j];
                if (num != '.') {
                    int d = Character.getNumericValue(num);
                    placeNumber(d, i, j);
                }
            } 
        }
        backtrack(0, 0);
    }
}

还有一种效率更高的方法,选择的格子('.')在一行、一列和一个九宫格中可选数字最少的格子开始填数字。这样能更快找到结果。

剪枝条件:我们应该选择的格子'.'在一行一列和一个九宫格中可选数字最少的格子开始填数字对于每行每列和每个9宫格都可以用一个9位的2进制数字来标识该行9宫格那些数字可以填用1表示可填0表示不可填
    如例题中第一行 :["5","3",".",".","7",".",".",".","."]
    第一行中 有数字 5 3 7
                    下标    8  7  6  5  4  3  2  1  0
                二进制数    1  1  0  1  0  1  0  1  1
    因为5 3 7 已经有了所以第一行1 2 4 6 8 9可填
    一共有9行所以用9个int表示行row[9],同理9列col[9],9个9宫格cell[3][3]

class Solution {
    final int N = 9;
    int[] row = new int [N], col = new int [N];
    //ones数组表示0~2^9 - 1的整数中二进制表示中1的个数:如ones[7] = 3 ones[8] = 1
    //map数组表示2的整数次幂中二进制1所在位置(从0开始) 如 map[1] = 0,map[2] = 1, map[4] = 2
    int[] ones = new int[1 << N], map = new int[1 << N];
    int[][] cell = new int[3][3]; 
    public void solveSudoku(char[][] board) {
        init();
        int cnt = fill_state(board);
        dfs(cnt, board);
    }
    void init(){
        for(int i = 0; i < N; i++) row[i] = col[i] = (1 << N) - 1; 
        for(int i = 0; i < 3; i++)
            for(int j = 0; j < 3; j++)
                cell[i][j] = (1 << N) - 1;
        //以上2个循环把数组的数初始化为二进制表示8个1,即一开始所以格子都可填
        for(int i = 0; i < N; i++) map[1 << i] = i;
        //统计0~2^9 - 1的整数中二进制表示中1的个数
        for(int i = 0; i < 1 << N; i++){
            int n = 0;
            for(int j = i; j != 0; j ^= lowBit(j)) n++;
            ones[i] = n;
        }
    }
    int fill_state(char[][] board){
        int cnt = 0;    //统计board数组空格('.')的个数
        for(int i = 0; i < N; i++){
            for(int j = 0; j < N; j++){
                if(board[i][j] != '.'){
                    int t = board[i][j] - '1';
                    //数独中 i,j位置为数组下标,修改row col cell数组中状态
                    change_state(i, j, t);  
                }else cnt++;
            }
        }
        return cnt;
    }
    boolean dfs(int cnt, char[][] board){
        if(cnt == 0) return true;
        int min = 10, x = 0, y = 0;
        //剪枝,即找出当前所以空格可填数字个数最少的位置 记为x y
        for(int i = 0; i < N; i++){
            for(int j = 0; j < N; j++){
                if(board[i][j] == '.'){
                    int k = ones[get(i, j)];
                    if(k < min){
                        min = k;
                        x = i;
                        y = j;
                    }
                }
            }
        }
        //遍历当前 x y所有可选数字
        for(int i = get(x, y); i != 0; i ^= lowBit(i)){
            int t = map[lowBit(i)];
            
            change_state(x, y, t);
            board[x][y] = (char)('1' + t);
            
            if(dfs(cnt - 1, board)) return true;
            
            //恢复现场
            change_state(x, y, t);
            board[x][y] = '.';
        }
        return false;
    }
    void change_state(int x, int y, int t){
        row[x] ^= 1 << t;
        col[y] ^= 1 << t;
        cell[x / 3][y / 3] ^= 1 << t;
    }
    //对维护数组x行,y列的3个集合(行、列、九宫格)进行&运算
    //就可以获得可选数字的集合(因为我们用1标识可填数字)
    int get(int x, int y){
        return row[x] & col[y] & cell[x / 3][y / 3];
    }
    int lowBit(int x){
        return -x & x;
    }
}
//作者:ri-mu-tu-yuan-12

51. N皇后

51. N 皇后

n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。 上图为 8 皇后问题的一种解法。

给定一个整数 n,返回所有不同的 n 皇后问题的解决方案。

每一种解法包含一个明确的 n 皇后问题的棋子放置方案,该方案中 'Q' 和 '.' 分别代表了皇后和空位。

示例:

输入: 4 输出: [ [".Q..", // 解法 1 "...Q", "Q...", "..Q."],

["..Q.", // 解法 2 "Q...", "...Q", ".Q.."] ] 解释: 4 皇后问题存在两个不同的解法。

回溯算法

在 n*n 的矩阵中摆放 n 个皇后,并且每个皇后不能在同一行,同一列,同一对角线上,求所有的 n 皇后的解。

一行一行地摆放,在确定一行中的那个皇后应该摆在哪一列时,需要用三个标记数组来确定某一列是否合法,这三个标记数组分别为:列标记数组、45 度对角线标记数组和 135 度对角线标记数组。

45 度对角线标记数组的长度为 2 * n - 1,通过下图可以明确 (r, c) 的位置所在的数组下标为 r + c。 135 度对角线标记数组的长度也是 2 * n - 1,(r, c) 的位置所在的数组下标为 n - 1 - (r - c)。

class Solution {
    private List<List<String>> result;
    private char[][] nQueens;
    private boolean[] colUsed;
    private boolean[] diagonal1; //45度对角线
    private boolean[] diagonal2; //135度对角线
    private int n;
    private void backtrack(int row) {
        if (row == n) {
            List<String> temp = new ArrayList<>();
            for (char[] chars : nQueens) {
                temp.add(new String(chars));
            }
            result.add(temp);
            return;
        }
        for (int col = 0; col < n; col++) {
            int index1 = col + row; //45度对角线索引
            int index2 = n - 1 - (row - col); //135度对角线索引
            if (colUsed[col] || diagonal1[index1] || diagonal2[index2]) {
                continue;
            }
            nQueens[row][col] = 'Q';
            colUsed[col] = diagonal1[index1] = diagonal2[index2] = true;
            backtrack(row + 1);
            colUsed[col] = diagonal1[index1] = diagonal2[index2] = false;
            nQueens[row][col] = '.';
        }
    }
    public List<List<String>> solveNQueens(int n) {
        result = new ArrayList<>();
        nQueens = new char[n][n];
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            Arrays.fill(nQueens[i], '.');
        }
        colUsed = new boolean[n];
        diagonal1 = new boolean[2 * n - 1];
        diagonal2 = new boolean[2 * n - 1];
        this.n = n;
        backtrack(0);
        return result;
    }
}