题解 | 如何理解全排列去除重复的逻辑?

有重复项数字的全排列

https://www.nowcoder.com/practice/a43a2b986ef34843ac4fdd9159b69863

visited[i-1] 的状态,本质是在判断「当前选择相同元素的顺序是否合法」—— 它间接区分了「在路径内延续选择」和「在循环中跳过选择」这两种场景,而后者正是产生重复的根源。

import java.util.*;

public class Solution {

/**

* 生成数组的所有不重复全排列

* @param num int整型一维数组

* @return 所有不重复的全排列

*/

// 存储最终结果

private ArrayList<ArrayList<Integer>> ans = new ArrayList<>();

// 存储当前路径

private ArrayList<Integer> path = new ArrayList<>();

// 回溯算法

private void backTrack(int[] num, boolean[] visited) {

// 如果当前路径长度等于数组长度,说明找到一个完整排列

if (path.size() == num.length) {

// 添加路径的副本,避免后续修改影响已保存的结果

ans.add(new ArrayList<>(path));

return;

}

// 遍历数组元素

for (int i = 0; i < num.length; i++) {

// 如果当前元素已被使用,跳过

if (visited[i]) {

continue;

}

// 处理重复元素:当前元素与前一个元素相同,且前一个元素未被使用时跳过

// 确保相同元素按顺序使用,避免生成重复排列

if (i > 0 && num[i] == num[i - 1] && !visited[i - 1]) {

continue;

}

// 选择当前元素

path.add(num[i]);

visited[i] = true;

// 递归继续寻找下一个元素

backTrack(num, visited);

// 回溯:撤销选择

visited[i] = false;

path.remove(path.size() - 1);

}

}

public ArrayList<ArrayList<Integer>> permute(int[] num) {

// 排序数组,便于处理重复元素

Arrays.sort(num);

boolean[] visited = new boolean[num.length];

backTrack(num, visited);

return ans;

}

}

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04-27 15:11
已编辑
华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3&nbsp;投递、测评3.12&nbsp;笔试3.18&nbsp;一面3.25&nbsp;二面4.13&nbsp;ai面(hr面)4.14&nbsp;英语测评4.23&nbsp;offer(已拒)腾讯:2.6&nbsp;测评2.28&nbsp;wxg一面3.5&nbsp;wxg二面(挂)3.11&nbsp;teg一面3.21&nbsp;teg二面(取消)3.31&nbsp;teg一面4.10&nbsp;teg二面(挂)4.21&nbsp;wxg一面4.24&nbsp;wxg二面(挂)字节:1.28&nbsp;aml约面(取消)3.17&nbsp;火山一面(挂)4.8&nbsp;aml一面(挂)4.20&nbsp;抖音data一面(挂)阿里:3.23&nbsp;投递、测评3.28&nbsp;笔试3.31&nbsp;淘天一面4.8&nbsp;钉钉一面4.9&nbsp;淘天二面4.10&nbsp;阿里控股一面4.12&nbsp;钉钉二面(取消)4.15&nbsp;淘天hr面4.16&nbsp;淘天offer(已接)4.21&nbsp;高德一面(取消)4.22&nbsp;淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm&nbsp;api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
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