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78. 子集

题目描述

给你一个整数数组 nums ,数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集(幂集)。

解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。

 

示例 1:

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

示例 2:

输入:nums = [0]
输出:[[],[0]]

 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 10
  • -10 <= nums[i] <= 10
  • nums 中的所有元素 互不相同

解法

方法一:DFS(回溯)

我们设计一个函数 $dfs(i)$,表示从数组的第 $i$ 个元素开始搜索所有子集。函数 $dfs(i)$ 的执行逻辑如下:

  • 如果 $i=n$,表示当前已经搜索结束,将当前得到的子集 $t$ 加入答案数组 $ans$ 中,然后返回;
  • 否则,我们可以选择不选择当前元素,直接执行 $dfs(i+1)$;也可以选择当前元素,即把当前元素 $nums[i]$ 加入子集 $t$,然后执行 $dfs(i+1)$,注意要在执行 $dfs(i+1)$ 以后再将 $nums[i]$ 从子集 $t$ 中移除(回溯)。

在主函数中,我们调用 $dfs(0)$,即从数组的第一个元素开始搜索所有子集。最后返回答案数组 $ans$ 即可。

时间复杂度 $O(n\times 2^n)$,空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组的长度。一共有 $2^n$ 个子集,每个子集需要 $O(n)$ 的时间来构造。

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class Solution:
    def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        def dfs(i: int):
            if i == len(nums):
                ans.append(t[:])
                return
            dfs(i + 1)
            t.append(nums[i])
            dfs(i + 1)
            t.pop()

        ans = []
        t = []
        dfs(0)
        return ans
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class Solution {
    private List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
    private List<Integer> t = new ArrayList<>();
    private int[] nums;

    public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
        this.nums = nums;
        dfs(0);
        return ans;
    }

    private void dfs(int i) {
        if (i == nums.length) {
            ans.add(new ArrayList<>(t));
            return;
        }
        dfs(i + 1);
        t.add(nums[i]);
        dfs(i + 1);
        t.remove(t.size() - 1);
    }
}
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class Solution {
public:
    vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {
        vector<vector<int>> ans;
        vector<int> t;
        function<void(int)> dfs = [&](int i) -> void {
            if (i == nums.size()) {
                ans.push_back(t);
                return;
            }
            dfs(i + 1);
            t.push_back(nums[i]);
            dfs(i + 1);
            t.pop_back();
        };
        dfs(0);
        return ans;
    }
};
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func subsets(nums []int) (ans [][]int) {
    t := []int{}
    var dfs func(int)
    dfs = func(i int) {
        if i == len(nums) {
            ans = append(ans, append([]int(nil), t...))
            return
        }
        dfs(i + 1)
        t = append(t, nums[i])
        dfs(i + 1)
        t = t[:len(t)-1]
    }
    dfs(0)
    return
}
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function subsets(nums: number[]): number[][] {
    const ans: number[][] = [];
    const t: number[] = [];
    const dfs = (i: number) => {
        if (i === nums.length) {
            ans.push(t.slice());
            return;
        }
        dfs(i + 1);
        t.push(nums[i]);
        dfs(i + 1);
        t.pop();
    };
    dfs(0);
    return ans;
}
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impl Solution {
    fn dfs(i: usize, t: &mut Vec<i32>, res: &mut Vec<Vec<i32>>, nums: &Vec<i32>) {
        if i == nums.len() {
            res.push(t.clone());
            return;
        }
        Self::dfs(i + 1, t, res, nums);
        t.push(nums[i]);
        Self::dfs(i + 1, t, res, nums);
        t.pop();
    }

    pub fn subsets(nums: Vec<i32>) -> Vec<Vec<i32>> {
        let mut res = Vec::new();
        Self::dfs(0, &mut Vec::new(), &mut res, &nums);
        res
    }
}

方法二:二进制枚举

我们也可以使用二进制枚举的方法得到所有的子集。

我们可以使用 $2^n$ 个二进制数来表示 $n$ 个元素的所有子集,对于当前二进制数 $mask$,如果第 $i$ 位为 $1$,表示选择了第 $i$ 个元素,否则表示不选择第 $i$ 个元素。

时间复杂度 $O(n\times 2^n)$,空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组的长度。一共有 $2^n$ 个子集,每个子集需要 $O(n)$ 的时间来构造。

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class Solution:
    def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        ans = []
        for mask in range(1 << len(nums)):
            t = [x for i, x in enumerate(nums) if mask >> i & 1]
            ans.append(t)
        return ans
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class Solution {
    public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
        for (int mask = 0; mask < 1 << n; ++mask) {
            List<Integer> t = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < n; ++i) {
                if (((mask >> i) & 1) == 1) {
                    t.add(nums[i]);
                }
            }
            ans.add(t);
        }
        return ans;
    }
}
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class Solution {
public:
    vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        vector<vector<int>> ans;
        for (int mask = 0; mask < 1 << n; ++mask) {
            vector<int> t;
            for (int i = 0; i < n; ++i) {
                if (mask >> i & 1) {
                    t.emplace_back(nums[i]);
                }
            }
            ans.emplace_back(t);
        }
        return ans;
    }
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func subsets(nums []int) (ans [][]int) {
    n := len(nums)
    for mask := 0; mask < 1<<n; mask++ {
        t := []int{}
        for i, x := range nums {
            if mask>>i&1 == 1 {
                t = append(t, x)
            }
        }
        ans = append(ans, t)
    }
    return
}
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function subsets(nums: number[]): number[][] {
    const n = nums.length;
    const ans: number[][] = [];
    for (let mask = 0; mask < 1 << n; ++mask) {
        const t: number[] = [];
        for (let i = 0; i < n; ++i) {
            if (((mask >> i) & 1) === 1) {
                t.push(nums[i]);
            }
        }
        ans.push(t);
    }
    return ans;
}

方法三

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function subsets(nums: number[]): number[][] {
    const res: number[][] = [[]];
    for (const x of nums) {
        res.push(...res.map(arr => [...arr, x]));
    }

    return res;
}

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