javascript-leetcode面试题解递归与回溯问题之第47题全排列-题解.zip

在JavaScript编程语言中，LeetCode是一个非常受欢迎的在线平台，用于练习和提升编程技能，特别是对于准备求职面试的程序员。本题解集中关注的是LeetCode第47题，即“全排列”问题，这是一个典型的递归与回溯算法题目。递归是函数或程序调用自身的过程，而回溯则是一种尝试所有可能解决方案并逐步撤销无效路径的方法，常用于解决组合优化问题。 第47题全排列问题要求我们找到一个给定数组的所有可能的排列组合。在JavaScript中，我们可以利用递归和回溯来解决这个问题。我们需要创建一个空数组来存储当前的排列，然后对数组中的每一个元素进行递归操作。在每一次递归中，我们将当前元素放入排列数组，并移除原数组中的该元素，接着对剩下的元素继续进行全排列。当原数组为空时，表示当前排列完整，可以加入结果集合。在回溯过程中，我们需要恢复原数组的状态，即撤销刚刚的选择，以便尝试其他可能的排列。 以下是一个基本的JavaScript实现： ```javascript function permuteUnique(nums) { let result = []; let used = new Map(); // 用于记录已使用过的数字 function backtrack(temp) { if (temp.length === nums.length) { result.push([...temp]); return; } for (let i = 0; i < nums.length; i++) { if (!used.has(nums[i]) || (i > 0 && !used.has(nums[i - 1]) && nums[i] !== nums[i - 1])) { // 避免重复 used.set(nums[i], true); temp.push(nums[i]); backtrack(temp); temp.pop(); used.delete(nums[i]); } } } backtrack([]); return result; } ``` 在这个代码示例中，`permuteUnique`函数接收一个数组`nums`作为参数。我们使用`backtrack`函数来进行递归和回溯操作，`result`数组用来存储所有的排列结果，而`used`对象用于标记哪些元素已经被使用过，避免产生重复的排列。在`for`循环中，我们检查每个未使用的元素，如果满足条件（未使用过或者当前元素不等于前一个元素，以避免重复），就将它添加到临时排列`temp`中，并进行下一层递归。完成递归后，通过`pop`操作从`temp`中移除最后一个元素，并从`used`中删除对应的标记，完成回溯。 这个解法的时间复杂度为O(n * n!)，其中n是输入数组的长度。空间复杂度取决于递归栈的深度，最坏情况下达到O(n)，即完全回溯所有可能的排列。 掌握递归与回溯算法对于解决LeetCode中的许多问题至关重要，尤其是在面试中，这能够展示出你对复杂问题的解构能力以及对算法的理解。通过不断练习和深入理解，你可以提高自己在面试中的竞争力，从而在求职过程中脱颖而出。