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**剑指 Offer 29:字符串的全排列**

前端

问题背景

给定一个字符串,需要按照字典序打印出该字符串中字符的所有排列。例如,输入字符串 abc,则需要打印出由字符 a、b、c 所能排列出来的所有字符串:abc、acb、bac、bca、cab 和 cba。

算法解析

解决此问题的一种有效方法是回溯算法。回溯算法是一种深度优先搜索算法,它从根节点出发,沿着一条路径向下搜索,直到找到目标节点或遇到死胡同。如果遇到死胡同,则回溯到最近的一个分支节点,尝试另一条路径。

在字符串排列问题中,回溯算法的工作原理如下:

  1. 初始化: 将字符串中的每个字符作为单独的排列。
  2. 递归: 对于每个排列,依次选取一个字符,并将其与其他字符交换位置,生成新的排列。
  3. 判断: 检查新排列是否已经存在于结果列表中,如果不存在,则将其添加到结果列表中。
  4. 回溯: 继续递归地排列剩余的字符,直到所有字符都被排列完毕。

代码实现

def permute(s):
    """
    :type s: str
    :rtype: List[str]
    """
    result = []
    # 将字符串中的每个字符作为单独的排列
    for i in range(len(s)):
        result.append(s[i])

    # 递归排列剩余的字符
    def backtrack(start):
        if start == len(s) - 1:
            # 如果到达字符串的最后一个字符,则将当前排列添加到结果列表中
            result.append(''.join(s))
            return

        for i in range(start, len(s)):
            # 将当前字符与其他字符交换位置,生成新的排列
            s[start], s[i] = s[i], s[start]
            # 递归排列剩余的字符
            backtrack(start + 1)
            # 将交换的字符还原
            s[start], s[i] = s[i], s[start]

    backtrack(0)
    return result

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n!),其中 n 为字符串的长度。这是因为回溯算法需要遍历所有可能的排列,而排列的数量为 n!。
  • 空间复杂度:O(n),这是因为回溯算法需要使用栈来存储中间结果,而栈的大小不会超过字符串的长度。

结语

本文介绍了如何使用回溯算法解决字符串全排列问题,并提供了详细的代码实现。掌握了回溯算法的思想和技巧,您将能够解决更多类似的问题。

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