子集 II
nums=[1,2,2],返回不含重复子集。
nums=[1,2,2],返回不含重复子集。
当前路径、可选范围和终止条件分别是什么?
排序+同层 skip:同层相同值只选第一个展开。
先说结论:这道题到底解决什么
怎样从“nums=[1,2,2],返回不含重复子集。”推导出 回溯 · 子集去重,并证明每次状态变化都不会漏掉答案?
中心结论:排序+同层 skip:同层相同值只选第一个展开。
- 1.暴力方案在哪里重复计算,为什么仍然是正确基线?
- 2.当前路径、可选范围和终止条件分别是什么?
- 3.不变量“同层 val[i]==val[i-1] 且 i>start 则 skip。”为什么能保证算法安全前进?
完整题目与题意拆解
给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。说明:解集不能包含重复的子集。
在本站主例中,nums=[1,2,2],返回不含重复子集。
算法最终需要得到或观察:去重后 6 个子集。
- • 输入:nums=[1,2,2],返回不含重复子集。
- • 机器需要维护:path、start、排序数组。
- • 最终可观察结果:去重后 6 个子集。
先看清算法到底要维护什么
先建立输入、目标、输出和第一批状态,不急着进入模板。
每个结点选择「要/不要」当前元素
第一层方案:暴力做法
先生成全部结果再过滤会探索大量无效分支;回溯在选择阶段剪枝,并在返回时恢复现场。
暴力方案的价值是确认题意并提供正确性基线。它通常会覆盖所有候选, 但没有保存已经确认的信息,因此同一状态会被重新计算。
重复工作究竟发生在哪里
把重复读取或重复搜索的区域明确标出,再决定优化必须保存什么。
每个结点选择「要/不要」当前元素
整体地图:先做什么,再做什么
- 1建模把输入翻译成“选择树与撤销绳”,明确答案需要观察什么。
- 2状态只维护 path、start、排序数组。
- 3转移每一步按照 排序+同层 skip:同层相同值只选第一个展开。
- 4收尾读取 去重后 6 个子集。,并复核边界与复杂度。
选择树与撤销绳:核心概念
路径记录已做选择,候选集合决定下一步,撤销保证兄弟分支互不污染。
这道题不是为了记住一个组件名称,而是为了让状态具有可解释的语义:path、start、排序数组。
- • 同层 val[i]==val[i-1] 且 i>start 则 skip。
建立“选择树与撤销绳”心智模型
用主例建立核心状态,先预测下一步,再公开正确分支和理由。
每个结点选择「要/不要」当前元素
核心机制:状态如何一步步变化
这一题是第 78 题的加强版,比第 78 题多了一个条件,数组中的数字会出现重复。 解题方法依旧是 DFS,需要在回溯的过程中加上一些判断。 这一题和第 78 题,第 491 题类似,可以一起解答和复习。
排序+同层 skip:同层相同值只选第一个展开。
执行过程中持续维护:path、start、排序数组。
正确性依赖以下不变量:同层 val[i]==val[i-1] 且 i>start 则 skip。
面试时可以压缩为:排序+同层 skip 的标准子集 II 模板。
落到当前题,执行机制可以压缩为:排序+同层 skip:同层相同值只选第一个展开。每一次更新都必须保持核心不变量,而不是只让样例碰巧得到正确答案。
一次状态转移为什么成立
集中观察一次选择、计算和状态写回,让变量变化与原因同时出现。
start=0,快照当前 path
正确性证明:为什么不会漏答案
初始化:算法开始时,全部合法候选仍在状态表示范围内;同层 val[i]==val[i-1] 且 i>start 则 skip。
保持:执行“排序+同层 skip:同层相同值只选第一个展开。”时,只删除已经能证明不可能的候选,并把新信息写回 path、start、排序数组。
终止:没有待处理状态或达到命中条件时,当前可观察结果就是“去重后 6 个子集。”。
完整执行过程
- 1题目与输入nums=[1,2,2],返回不含重复子集。 因为:排序+同层 skip:同层相同值只选第一个展开。
- 2收集子集 []每个递归入口都对应一个子集。 因为:不跳过任何中间状态。
- 3预测下一步先不要看下一帧——根据当前不变量,预测算法接下来会怎么动。 因为:主动预测会暴露你对不变量的真实理解,比被动看动画有效得多。
- 4选择 nums[1]=2做选择,深入。 因为:start=i+1 避免重复组合。
- 5选择 nums[2]=2做选择,深入。 因为:start=i+1 避免重复组合。
- 6撤销 2,回到上一层恢复状态,尝试不选分支。 因为:回溯必须撤销选择。
- 7选择 nums[2]=2做选择,深入。 因为:start=i+1 避免重复组合。
- 8收尾与复杂度去重后 6 个子集。 因为:时间 O(n · 2^n) · 空间 O(n)。排序+同层 skip:同层相同值只选第一个展开。
从输入完整走到可观察结果
从主例第一帧运行到答案,时间轴始终显示当前状态、因果解释和下一步。
每个结点选择「要/不要」当前元素
把动画和 Go 代码逐行对应
代码窗口不会按容易漂移的固定数字行号硬绑动画,而是根据当前语义阶段, 在完整 Go 实现中定位选择、计算、写回或返回分支。当前变量与高亮行一起变化。
让每个动作都落到 Go 分支
重新执行关键分支,只显示当前代码附近窗口,并说明这行为什么在此刻运行。
每个结点选择「要/不要」当前元素
完整 Go 提交代码与最小测试
import (
"fmt"
"sort"
)
func subsetsWithDup(nums []int) [][]int {
c, res := []int{}, [][]int{}
sort.Ints(nums) // 这里是去重的关键逻辑
for k := 0; k <= len(nums); k++ {
generateSubsetsWithDup(nums, k, 0, c, &res)
}
return res
}
func generateSubsetsWithDup(nums []int, k, start int, c []int, res *[][]int) {
if len(c) == k {
b := make([]int, len(c))
copy(b, c)
*res = append(*res, b)
return
}
// i will at most be n - (k - c.size()) + 1
for i := start; i < len(nums)-(k-len(c))+1; i++ {
fmt.Printf("i = %v start = %v c = %v\n", i, start, c)
if i > start && nums[i] == nums[i-1] { // 这里是去重的关键逻辑,本次不取重复数字,下次循环可能会取重复数字
continue
}
c = append(c, nums[i])
generateSubsetsWithDup(nums, k, i+1, c, res)
c = c[:len(c)-1]
}
return
}func main() {
// 1. 主例
// 输入:mode="subsets", nums=[1,2,2]
// 期望:去重后 6 个子集。
//
// 2. 失败 / 未命中
// 检查:只排序不去重同层仍会重复。
//
// 3. 边界
// 空输入、单元素、最小合法规模,以及答案恰好落在边界的情况。
//
// 4. 迁移
// LC78 子集;LC40 组合 II
}Go 参考实现基于 halfrost/LeetCode-Go 的 MIT 许可代码整理,并按本站教学结构补充解释与动画映射。
正确性与复杂度
执行过程中只保留仍可能影响答案的状态。排序+同层 skip:同层相同值只选第一个展开。
额外状态主要用于维护:path、start、排序数组。
- • 同层 val[i]==val[i-1] 且 i>start 则 skip。
最容易写错的地方
只排序不去重同层仍会重复。
必须额外检查空输入、单元素、未命中或不可达情况,以及恰好落在边界的输入。
最后复盘:带走逻辑链
- 1题意nums=[1,2,2],返回不含重复子集。
- 2重复先生成全部结果再过滤会探索大量无效分支;回溯在选择阶段剪枝,并在返回时恢复现场。
- 3优化排序+同层 skip:同层相同值只选第一个展开。
- 4证明同层 val[i]==val[i-1] 且 i>start 则 skip。
- 5复杂度时间 O(n · 2^n),空间 O(n)
- • LC78 子集
- • LC40 组合 II