class solution:
def permute(self, nums: list[int]) -> list[list[int]]:
if not nums: return nums
result =
self.backtrack(nums, result, )
return result
def backtrack(self, nums, result, tem_result):
nums_len = len(nums)
# for 選擇 in 選擇列表:
for i in range(nums_len):
# 做選擇
# backtrack(新的選擇列表)
self.backtrack(nums[0:i] + nums[i+1:nums_len], result, tem_result)
# 撤銷選擇
tem_result.pop()
class solution:
def permute(self, nums: list[int]) -> list[list[int]]:
def trackback(nums,track):
if len(track) == len(nums):
return
for i in nums:
if i in track:
continue
trackback(nums,track)
track.pop()
res =
track =
trackback(nums,track)
return res
全排列 leetcode
class solution:
def solvenqueens(self, n: int) -> list[list[str]]:
board=[['.']*n for _ in range(n)] #初始化二維棋盤
print(board)
res=
def backtrack(board,row):
# if 滿足條件:
# return
if row==len(board):
tmp_list= #二維變一維新增到res中
for e_row in board:
tmp=''.join(e_row)
return
# for 選擇 in 選擇列表:
# 做選擇
# backtrack(路徑,選擇列表)
# 撤銷選擇
for col in range(len(board[0])):
if not isvalid(board,row,col):
# print(isvalid(board,row,col))
continue
board[row][col]='q'
# print(board)
backtrack(board,row+1)
board[row][col]='.'
def isvalid(board,row,col):
n=len(board)
# 檢查列是否有皇后互相衝突
for i in range(n):
if board[i][col]=='q':
return false
# 檢查右上方是否有皇后互相衝突
r_row,r_col=row,col
while r_row>0 and r_col
r_row-=1
r_col+=1
if board[r_row][r_col]=='q':
return false
# 檢查左上方是否有皇后互相衝突
l_row,l_col=row,col
while l_row>0 and l_col>0:
l_row-=1
l_col-=1
if board[l_row][l_col]=='q':
return false
return true
backtrack(board,0)
return res
n皇后問題
關於回溯法 python
最近遇到這麼乙個題目，給定乙個數字集合a，和乙個目標值t，找到集合a中所有和為t的數字組合，乙個數字，可以多次出現。集合和t都為正整數 例子 輸入 2,3,6,7 t 7 輸出 7 2,2,3 usr bin env python candidate 2 5,1 list result defsea...
python 回溯法 記錄
一直不是太理解回溯法，這幾天集中學習了一下，記錄如下。回溯法有 通用的解題法 之稱。1.定義 2.基本思想 3.一般步驟 4.約束函式 5.限界函式 6.子集樹模板 遍歷子集樹，時間複雜度 o 2 n 如果解的長度是不固定的，那麼解和元素順序無關，即可以從中選擇0個或多個。例如 子集，迷宮，如果解的...
回溯法 回溯法介紹 回溯與遞迴的區別
回溯法 有一類問題，我們不知道它明確的計算法則。而是先進行試探，試探到最終狀況，發現不滿足問題的要求，則回溯到上乙個狀態繼續試探。這種不斷試探和回溯的思想，稱為回溯法 backtrcking 此類問題包括 求最優解 一組解 全部解。例如八皇后問題 回溯的演算法思想 一直往下走，然後再一步步往回走 面...