NO46. 全排列 NO47. 全排列 II

NO46. 全排列
#考察回溯,[1,2,3,4]->1+[2,3,4]->1+2+[3,4]
#                             ->1+3+[2,4]...
#    之后重置往前返回
#也类似深度优先遍历,把每层的最深一层找到然后返回,再重复操作
class Solution:
    def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        res = []
        def backtrack(nums,tmp):
            if not nums:

#利用set的属性
class Solution:
    def permuteUnique(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        return list(set(list(itertools.permutations(nums))))

NO47. 全排列 II
class Solution:
    def permuteUnique(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        nums.sort()   # 将相同的元素放到一起
        self.res = []  #定义返回空列表
        check = [0 for i in range(len(nums))]   #生成len(nums)个的数组,用0占位
        
        self.backtrack([], nums, check) #初始化
        return self.res
        
    def backtrack(self, sol, nums, check):
        if len(sol) == len(nums): #回溯的条件,添加sol
            self.res.append(sol)
            return
        
        for i in range(len(nums)):
            if check[i] == 1: #遍历完成check判断
                continue
            if i > 0 and nums[i] == nums[i-1] and check[i-1] == 0:   # check[i-1] == 0 表示在该路径下遍历相同元素（不同的索引）的时候该元素已经取过了
                continue
            check[i] = 1
            self.backtrack(sol+[nums[i]], nums, check) #需要添加当前的遍历元素
            check[i] = 0 

 

                res.append(tmp)
                return
            for i in range(len(nums)):
                backtrack(nums[:i]+nums[i+1:],tmp+[nums[i]]) #回溯,nums此时已经改变需要重新整理,其tmp参数得需要重新添加当前数组
        backtrack(nums,[]) #初始化
        return res

#直接调用函数内部的库,效率高
class Solution:
    def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
            return list(itertools.permutations(nums))