本週小結！（回溯演算法系列三）

本文 已經收錄，裡面還有leetcode刷題攻略、各個型別經典題目刷題順序、思維導圖，可以fork到自己倉庫，有空看一看一定會有所收穫，如果對你有幫助也給乙個star支援一下吧！

本題就是回溯演算法：求子集問題！的基礎上加上了去重，去重我們在回溯演算法：求組合總和（三）也講過了。

所以本題對大家應該並不難。

樹形結構如下：

在回溯演算法：遞增子串行中，處處都能看到子集的身影，但處處是陷阱，值得好好琢磨琢磨！

樹形結構如下：

詳細在本週小結！（回溯演算法系列三）續集中給出了介紹！

我們已經分析了組合問題，分割問題，子集問題，那麼回溯演算法：排列問題！ 又不一樣了。

排列是有序的，也就是說[1,2] 和[2,1] 是兩個集合，這和之前分析的子集以及組合所不同的地方。

可以看出元素1在[1,2]中已經使用過了，但是在[2,1]中還要在使用一次1，所以處理排列問題就不用使用startindex了。

如圖：

排列問題也要去重了，在回溯演算法：排列問題（二）中又一次強調了「樹層去重」和「樹枝去重」。

樹形結構如下：

這道題目神奇的地方就是used[i - 1] == false也可以，used[i - 1] == true也可以！

我就用輸入: [1,1,1] 來舉乙個例子。

樹層上去重(used[i - 1] == false)，的樹形結構如下：

樹枝上去重（used[i - 1] == true）的樹型結構如下：

可以清晰的看到使用(used[i - 1] == false)，即樹層去重，效率更高！

之前並沒有分析各個問題的時間複雜度和空間複雜度，這次來說一說。

這塊網上的資料魚龍混雜，一些所謂的經典面試書籍根本不講回溯演算法，演算法書籍對這塊也避而不談，感覺就像是演算法裡模糊的邊界。

子集問題分析：

排列問題分析：

組合問題分析：

一般說道回溯演算法的複雜度，都說是指數級別的時間複雜度，這也算是乙個概括吧！

本週我們對子集問題進行了去重，然後介紹了和子集問題非常像的遞增子串行，如果還保持慣性思維，這道題就可以掉坑里。

接著介紹了排列問題！，以及對排列問題如何進行去重。

最後我補充了子集問題，排列問題和組合問題的效能分析，給大家提供了回溯演算法複雜度的分析思路。

就醬，「**隨想錄」一直都是乾貨滿滿，值得介紹給身邊的朋友們！

如果感覺對你有幫助，不要吝嗇給乙個?吧！

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