为 LeetCode 小白保驾护航：Subsets II（Kotlin）征服指南

2023-12-18 05:49:46

踏破LeetCode征途，Subsets II决战时刻

你是否已经跃跃欲试，想要在LeetCode的舞台上一展身手？那么，Subsets II就是你证明自己实力的绝佳机会！这道题考验的是你的编程基本功和算法设计能力，只有具备扎实的基础，才能在LeetCode的试炼场中披荆斩棘，成为真正的王者。

算法初探，回溯算法破题之匙

面对Subsets II的挑战，你首先需要掌握回溯算法的精髓。回溯算法是一种经典的动态规划算法，它通过穷举所有可能的解决方案，从中找到满足特定条件的解。在Subsets II中，你需要运用回溯算法，对给定数组中的元素进行排列组合，找到所有可能的子集。

Kotlin魅力，简洁代码成就非凡

作为一门现代化的编程语言，Kotlin以其简洁的语法和强大的表达能力，深受广大开发者的喜爱。在解决Subsets II这道题时，Kotlin的优势将一览无余。你可以用简洁的代码实现回溯算法，并用优雅的编程风格征服这道难题。

逐层递进，代码实现指南

数组定义：
```
val nums = intArrayOf(1, 2, 2)
```

子集集合：

val subsets = mutableListOf<List<Int>>()

DFS函数：

fun subsetsWithDup(nums: IntArray): List<List<Int>> {
    nums.sort()
    dfs(nums, 0, mutableListOf(), subsets)
    return subsets
}

DFS回溯：

private fun dfs(nums: IntArray, index: Int, subset: MutableList<Int>, subsets: MutableList<List<Int>>) {
    subsets.add(subset.toList())
    for (i in index until nums.size) {
        if (i > index && nums[i] == nums[i - 1]) {
            continue
        }
        subset.add(nums[i])
        dfs(nums, i + 1, subset, subsets)
        subset.removeAt(subset.size - 1)
    }
}