資料結構演算法刷題 （學習筆記一）

2021-10-24 12:06:24 字數 2116 閱讀 3044

輸入 k = 2 ，n = 4

輸出 12 13 14 23 24 34 組合

# n = input("請輸入n值：") n = 4


# k = input("請輸入k值: ") k = 2


n =20


k =16


nums =


[i for i in


range(1


, n +1)


]res =


# print(nums)


defbacktrace


(nums_b, curr_res, index):if


len(curr_res)


== k::]


)#print(res)


return


for i in


range


(index, n):)


backtrace(nums_b[index:


], curr_res, i +1)


curr_res.pop(


)if n ==


0or k ==0:


return res


backtrace(nums,


,0)print


(res[:]


)
（1）回溯法

（2）python的深拷貝與淺拷貝

具體如下：

python中列表和陣列的賦值，淺拷貝和深拷貝

列表賦值：

>>> a = [1, 2, 3]


>>> b = a


>>> print b


[1, 2, 3]


>>> a[0] = 0


>>> print b


[0, 2, 3]
解釋：[1, 2, 3]被視作乙個物件，a，b均為這個物件的引用，因此，改變a[0],b也隨之改變

如果希望b不改變，可以用到切片

>>> b = a[:]


>>> a[0] = 0


>>> print b


[1, 2, 3]
解釋，切片a[:]會產生乙個新的物件，占用一塊新的記憶體，b指向這個新的記憶體區域，因此改變a所指向的物件的值，不會影響b

列表深拷貝和淺拷貝

淺拷貝

>>> import copy


>>> a = [1, 2, 3, [5, 6]]


>>> b = copy.copy(a)


>>> print b


[1, 2, 3, [5, 6]]


>>> print b


[1, 2, 3, [5, 6, 'c']]
深拷貝

>>> a = [1, 2, 3, [5, 6]]


>>> b = copy.deepcopy(a)


>>> print b


[1, 2, 3, [5, 6]]
拷貝即是開闢一塊新的記憶體空間，把被拷貝物件中的值複製過去。而淺拷貝並沒有為子物件[5,6]開闢一塊新的記憶體空間，而僅僅是實現對a中[5，6]的引用。所以改變a中[5，6]的值，b中的值也會發生變化。

深拷貝則是為子物件也開闢了一塊新空間。所以改變a中[5, 6]的值，並不影響b

陣列賦值不能用切片來達到相同的目的

>>> import numpy as np


>>> a = np.array([1, 2 ,3])


>>> b = a[:]


>>> a[0] = 5


>>> print a, b


[5 2 3] [5 2 3]
如上，雖然用切片，但不能達到修改a而不影響b的目的。說明a,b仍然指向同一塊記憶體。

此時，只能用拷貝

>>> b = a.copy()


>>> a[0] = 5


>>> print a, b


[5 2 3] [1 2 3]
此時修改a不會影響到b。其中的原因以後進一步深究。

注意，列表的拷貝是copy.copy(obj)或copy.deepcopy(obj),陣列的拷貝是obj.copy()

深拷貝和淺拷貝**：

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