13.2   全排列问题

全排列问题是回溯算法的一个典型应用。它的定义是在给定一个集合（如一个数组或字符串）的情况下，找出其中元素的所有可能的排列。

表 13-2 列举了几个示例数据，包括输入数组和对应的所有排列。

表 13-2   全排列示例

输入数组	所有排列
\([1]\)	\([1]\)
\([1, 2]\)	\([1, 2], [2, 1]\)
\([1, 2, 3]\)	\([1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]\)

13.2.1   无相等元素的情况

Question

输入一个整数数组，其中不包含重复元素，返回所有可能的排列。

从回溯算法的角度看，我们可以把生成排列的过程想象成一系列选择的结果。假设输入数组为 \([1, 2, 3]\) ，如果我们先选择 \(1\) ，再选择 \(3\) ，最后选择 \(2\) ，则获得排列 \([1, 3, 2]\) 。回退表示撤销一个选择，之后继续尝试其他选择。

从回溯代码的角度看，候选集合 choices 是输入数组中的所有元素，状态 state 是直至目前已被选择的元素。请注意，每个元素只允许被选择一次，因此 state 中的所有元素都应该是唯一的。

如图 13-5 所示，我们可以将搜索过程展开成一棵递归树，树中的每个节点代表当前状态 state 。从根节点开始，经过三轮选择后到达叶节点，每个叶节点都对应一个排列。

图 13-5   全排列的递归树

1.   重复选择剪枝

为了实现每个元素只被选择一次，我们考虑引入一个布尔型数组 selected ，其中 selected[i] 表示 choices[i] 是否已被选择，并基于它实现以下剪枝操作。

• 在做出选择 choice[i] 后，我们就将 selected[i] 赋值为 \(\text{True}\) ，代表它已被选择。
• 遍历选择列表 choices 时，跳过所有已被选择的节点，即剪枝。

如图 13-6 所示，假设我们第一轮选择 1 ，第二轮选择 3 ，第三轮选择 2 ，则需要在第二轮剪掉元素 1 的分支，在第三轮剪掉元素 1 和元素 3 的分支。

图 13-6   全排列剪枝示例

观察图 13-6 发现，该剪枝操作将搜索空间大小从 \(O(n^n)\) 减小至 \(O(n!)\) 。

2.   代码实现

想清楚以上信息之后，我们就可以在框架代码中做“完形填空”了。为了缩短整体代码，我们不单独实现框架代码中的各个函数，而是将它们展开在 backtrack() 函数中：

PythonC++JavaC#GoSwiftJSTSDartRustCZig

permutations_i.py

def backtrack(
    state: list[int], choices: list[int], selected: list[bool], res: list[list[int]]
):
    """回溯算法：全排列 I"""
    # 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if len(state) == len(choices):
        res.append(list(state))
        return
    # 遍历所有选择
    for i, choice in enumerate(choices):
        # 剪枝：不允许重复选择元素
        if not selected[i]:
            # 尝试：做出选择，更新状态
            selected[i] = True
            state.append(choice)
            # 进行下一轮选择
            backtrack(state, choices, selected, res)
            # 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = False
            state.pop()

def permutations_i(nums: list[int]) -> list[list[int]]:
    """全排列 I"""
    res = []
    backtrack(state=[], choices=nums, selected=[False] * len(nums), res=res)
    return res

permutations_i.cpp

/* 回溯算法：全排列 I */
void backtrack(vector<int> &state, const vector<int> &choices, vector<bool> &selected, vector<vector<int>> &res) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (state.size() == choices.size()) {
        res.push_back(state);
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    for (int i = 0; i < choices.size(); i++) {
        int choice = choices[i];
        // 剪枝：不允许重复选择元素
        if (!selected[i]) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            selected[i] = true;
            state.push_back(choice);
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state, choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.pop_back();
        }
    }
}

/* 全排列 I */
vector<vector<int>> permutationsI(vector<int> nums) {
    vector<int> state;
    vector<bool> selected(nums.size(), false);
    vector<vector<int>> res;
    backtrack(state, nums, selected, res);
    return res;
}

permutations_i.java

/* 回溯算法：全排列 I */
void backtrack(List<Integer> state, int[] choices, boolean[] selected, List<List<Integer>> res) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (state.size() == choices.length) {
        res.add(new ArrayList<Integer>(state));
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    for (int i = 0; i < choices.length; i++) {
        int choice = choices[i];
        // 剪枝：不允许重复选择元素
        if (!selected[i]) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            selected[i] = true;
            state.add(choice);
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state, choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.remove(state.size() - 1);
        }
    }
}

/* 全排列 I */
List<List<Integer>> permutationsI(int[] nums) {
    List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>();
    backtrack(new ArrayList<Integer>(), nums, new boolean[nums.length], res);
    return res;
}

permutations_i.cs

/* 回溯算法：全排列 I */
void Backtrack(List<int> state, int[] choices, bool[] selected, List<List<int>> res) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (state.Count == choices.Length) {
        res.Add(new List<int>(state));
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    for (int i = 0; i < choices.Length; i++) {
        int choice = choices[i];
        // 剪枝：不允许重复选择元素
        if (!selected[i]) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            selected[i] = true;
            state.Add(choice);
            // 进行下一轮选择
            Backtrack(state, choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.RemoveAt(state.Count - 1);
        }
    }
}

/* 全排列 I */
List<List<int>> PermutationsI(int[] nums) {
    List<List<int>> res = [];
    Backtrack([], nums, new bool[nums.Length], res);
    return res;
}

permutations_i.go

/* 回溯算法：全排列 I */
func backtrackI(state *[]int, choices *[]int, selected *[]bool, res *[][]int) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if len(*state) == len(*choices) {
        newState := append([]int{}, *state...)
        *res = append(*res, newState)
    }
    // 遍历所有选择
    for i := 0; i < len(*choices); i++ {
        choice := (*choices)[i]
        // 剪枝：不允许重复选择元素
        if !(*selected)[i] {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            (*selected)[i] = true
            *state = append(*state, choice)
            // 进行下一轮选择
            backtrackI(state, choices, selected, res)
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            (*selected)[i] = false
            *state = (*state)[:len(*state)-1]
        }
    }
}

/* 全排列 I */
func permutationsI(nums []int) [][]int {
    res := make([][]int, 0)
    state := make([]int, 0)
    selected := make([]bool, len(nums))
    backtrackI(&state, &nums, &selected, &res)
    return res
}

permutations_i.swift

/* 回溯算法：全排列 I */
func backtrack(state: inout [Int], choices: [Int], selected: inout [Bool], res: inout [[Int]]) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if state.count == choices.count {
        res.append(state)
        return
    }
    // 遍历所有选择
    for (i, choice) in choices.enumerated() {
        // 剪枝：不允许重复选择元素
        if !selected[i] {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            selected[i] = true
            state.append(choice)
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state: &state, choices: choices, selected: &selected, res: &res)
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false
            state.removeLast()
        }
    }
}

/* 全排列 I */
func permutationsI(nums: [Int]) -> [[Int]] {
    var state: [Int] = []
    var selected = Array(repeating: false, count: nums.count)
    var res: [[Int]] = []
    backtrack(state: &state, choices: nums, selected: &selected, res: &res)
    return res
}

permutations_i.js

/* 回溯算法：全排列 I */
function backtrack(state, choices, selected, res) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (state.length === choices.length) {
        res.push([...state]);
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    choices.forEach((choice, i) => {
        // 剪枝：不允许重复选择元素
        if (!selected[i]) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            selected[i] = true;
            state.push(choice);
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state, choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.pop();
        }
    });
}

/* 全排列 I */
function permutationsI(nums) {
    const res = [];
    backtrack([], nums, Array(nums.length).fill(false), res);
    return res;
}

permutations_i.ts

/* 回溯算法：全排列 I */
function backtrack(
    state: number[],
    choices: number[],
    selected: boolean[],
    res: number[][]
): void {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (state.length === choices.length) {
        res.push([...state]);
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    choices.forEach((choice, i) => {
        // 剪枝：不允许重复选择元素
        if (!selected[i]) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            selected[i] = true;
            state.push(choice);
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state, choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.pop();
        }
    });
}

/* 全排列 I */
function permutationsI(nums: number[]): number[][] {
    const res: number[][] = [];
    backtrack([], nums, Array(nums.length).fill(false), res);
    return res;
}

permutations_i.dart

/* 回溯算法：全排列 I */
void backtrack(
  List<int> state,
  List<int> choices,
  List<bool> selected,
  List<List<int>> res,
) {
  // 当状态长度等于元素数量时，记录解
  if (state.length == choices.length) {
    res.add(List.from(state));
    return;
  }
  // 遍历所有选择
  for (int i = 0; i < choices.length; i++) {
    int choice = choices[i];
    // 剪枝：不允许重复选择元素
    if (!selected[i]) {
      // 尝试：做出选择，更新状态
      selected[i] = true;
      state.add(choice);
      // 进行下一轮选择
      backtrack(state, choices, selected, res);
      // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
      selected[i] = false;
      state.removeLast();
    }
  }
}

/* 全排列 I */
List<List<int>> permutationsI(List<int> nums) {
  List<List<int>> res = [];
  backtrack([], nums, List.filled(nums.length, false), res);
  return res;
}

permutations_i.rs

/* 回溯算法：全排列 I */
fn backtrack(mut state: Vec<i32>, choices: &[i32], selected: &mut [bool], res: &mut Vec<Vec<i32>>) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if state.len() == choices.len() {
        res.push(state);
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    for i in 0..choices.len() {
        let choice = choices[i];
        // 剪枝：不允许重复选择元素
        if !selected[i] {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            selected[i] = true;
            state.push(choice);
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state.clone(), choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.remove(state.len() - 1);
        }
    }
}

/* 全排列 I */
fn permutations_i(nums: &mut [i32]) -> Vec<Vec<i32>> {
    let mut res = Vec::new(); // 状态（子集）
    backtrack(Vec::new(), nums, &mut vec![false; nums.len()], &mut res);
    res
}

permutations_i.c

/* 回溯算法：全排列 I */
void backtrack(int *state, int stateSize, int *choices, int choicesSize, bool *selected, int **res, int *resSize) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (stateSize == choicesSize) {
        res[*resSize] = (int *)malloc(choicesSize * sizeof(int));
        for (int i = 0; i < choicesSize; i++) {
            res[*resSize][i] = state[i];
        }
        (*resSize)++;
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    for (int i = 0; i < choicesSize; i++) {
        int choice = choices[i];
        // 剪枝：不允许重复选择元素
        if (!selected[i]) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            selected[i] = true;
            state[stateSize] = choice;
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state, stateSize + 1, choices, choicesSize, selected, res, resSize);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
        }
    }
}

/* 全排列 I */
int **permutationsI(int *nums, int numsSize, int *returnSize) {
    int *state = (int *)malloc(numsSize * sizeof(int));
    bool *selected = (bool *)malloc(numsSize * sizeof(bool));
    for (int i = 0; i < numsSize; i++) {
        selected[i] = false;
    }
    int **res = (int **)malloc(MAX_SIZE * sizeof(int *));
    *returnSize = 0;

    backtrack(state, 0, nums, numsSize, selected, res, returnSize);

    free(state);
    free(selected);

    return res;
}

permutations_i.zig

[class]{}-[func]{backtrack}

[class]{}-[func]{permutationsI}

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13.2.2   考虑相等元素的情况

Question

输入一个整数数组，数组中可能包含重复元素，返回所有不重复的排列。

假设输入数组为 \([1, 1, 2]\) 。为了方便区分两个重复元素 \(1\) ，我们将第二个 \(1\) 记为 \(\hat{1}\) 。

如图 13-7 所示，上述方法生成的排列有一半是重复的。

图 13-7   重复排列

那么如何去除重复的排列呢？最直接地，考虑借助一个哈希表，直接对排列结果进行去重。然而这样做不够优雅，因为生成重复排列的搜索分支没有必要，应当提前识别并剪枝，这样可以进一步提升算法效率。

1.   相等元素剪枝

观察图 13-8 ，在第一轮中，选择 \(1\) 或选择 \(\hat{1}\) 是等价的，在这两个选择之下生成的所有排列都是重复的。因此应该把 \(\hat{1}\) 剪枝。

同理，在第一轮选择 \(2\) 之后，第二轮选择中的 \(1\) 和 \(\hat{1}\) 也会产生重复分支，因此也应将第二轮的 \(\hat{1}\) 剪枝。

从本质上看，我们的目标是在某一轮选择中，保证多个相等的元素仅被选择一次。

图 13-8   重复排列剪枝

2.   代码实现

在上一题的代码的基础上，我们考虑在每一轮选择中开启一个哈希表 duplicated ，用于记录该轮中已经尝试过的元素，并将重复元素剪枝：

PythonC++JavaC#GoSwiftJSTSDartRustCZig

permutations_ii.py

def backtrack(
    state: list[int], choices: list[int], selected: list[bool], res: list[list[int]]
):
    """回溯算法：全排列 II"""
    # 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if len(state) == len(choices):
        res.append(list(state))
        return
    # 遍历所有选择
    duplicated = set[int]()
    for i, choice in enumerate(choices):
        # 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
        if not selected[i] and choice not in duplicated:
            # 尝试：做出选择，更新状态
            duplicated.add(choice)  # 记录选择过的元素值
            selected[i] = True
            state.append(choice)
            # 进行下一轮选择
            backtrack(state, choices, selected, res)
            # 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = False
            state.pop()

def permutations_ii(nums: list[int]) -> list[list[int]]:
    """全排列 II"""
    res = []
    backtrack(state=[], choices=nums, selected=[False] * len(nums), res=res)
    return res

permutations_ii.cpp

/* 回溯算法：全排列 II */
void backtrack(vector<int> &state, const vector<int> &choices, vector<bool> &selected, vector<vector<int>> &res) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (state.size() == choices.size()) {
        res.push_back(state);
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    unordered_set<int> duplicated;
    for (int i = 0; i < choices.size(); i++) {
        int choice = choices[i];
        // 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
        if (!selected[i] && duplicated.find(choice) == duplicated.end()) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            duplicated.emplace(choice); // 记录选择过的元素值
            selected[i] = true;
            state.push_back(choice);
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state, choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.pop_back();
        }
    }
}

/* 全排列 II */
vector<vector<int>> permutationsII(vector<int> nums) {
    vector<int> state;
    vector<bool> selected(nums.size(), false);
    vector<vector<int>> res;
    backtrack(state, nums, selected, res);
    return res;
}

permutations_ii.java

/* 回溯算法：全排列 II */
void backtrack(List<Integer> state, int[] choices, boolean[] selected, List<List<Integer>> res) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (state.size() == choices.length) {
        res.add(new ArrayList<Integer>(state));
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    Set<Integer> duplicated = new HashSet<Integer>();
    for (int i = 0; i < choices.length; i++) {
        int choice = choices[i];
        // 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
        if (!selected[i] && !duplicated.contains(choice)) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            duplicated.add(choice); // 记录选择过的元素值
            selected[i] = true;
            state.add(choice);
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state, choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.remove(state.size() - 1);
        }
    }
}

/* 全排列 II */
List<List<Integer>> permutationsII(int[] nums) {
    List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>();
    backtrack(new ArrayList<Integer>(), nums, new boolean[nums.length], res);
    return res;
}

permutations_ii.cs

/* 回溯算法：全排列 II */
void Backtrack(List<int> state, int[] choices, bool[] selected, List<List<int>> res) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (state.Count == choices.Length) {
        res.Add(new List<int>(state));
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    HashSet<int> duplicated = [];
    for (int i = 0; i < choices.Length; i++) {
        int choice = choices[i];
        // 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
        if (!selected[i] && !duplicated.Contains(choice)) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            duplicated.Add(choice); // 记录选择过的元素值
            selected[i] = true;
            state.Add(choice);
            // 进行下一轮选择
            Backtrack(state, choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.RemoveAt(state.Count - 1);
        }
    }
}

/* 全排列 II */
List<List<int>> PermutationsII(int[] nums) {
    List<List<int>> res = [];
    Backtrack([], nums, new bool[nums.Length], res);
    return res;
}

permutations_ii.go

/* 回溯算法：全排列 II */
func backtrackII(state *[]int, choices *[]int, selected *[]bool, res *[][]int) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if len(*state) == len(*choices) {
        newState := append([]int{}, *state...)
        *res = append(*res, newState)
    }
    // 遍历所有选择
    duplicated := make(map[int]struct{}, 0)
    for i := 0; i < len(*choices); i++ {
        choice := (*choices)[i]
        // 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
        if _, ok := duplicated[choice]; !ok && !(*selected)[i] {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            // 记录选择过的元素值
            duplicated[choice] = struct{}{}
            (*selected)[i] = true
            *state = append(*state, choice)
            // 进行下一轮选择
            backtrackI(state, choices, selected, res)
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            (*selected)[i] = false
            *state = (*state)[:len(*state)-1]
        }
    }
}

/* 全排列 II */
func permutationsII(nums []int) [][]int {
    res := make([][]int, 0)
    state := make([]int, 0)
    selected := make([]bool, len(nums))
    backtrackII(&state, &nums, &selected, &res)
    return res
}

permutations_ii.swift

/* 回溯算法：全排列 II */
func backtrack(state: inout [Int], choices: [Int], selected: inout [Bool], res: inout [[Int]]) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if state.count == choices.count {
        res.append(state)
        return
    }
    // 遍历所有选择
    var duplicated: Set<Int> = []
    for (i, choice) in choices.enumerated() {
        // 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
        if !selected[i], !duplicated.contains(choice) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            duplicated.insert(choice) // 记录选择过的元素值
            selected[i] = true
            state.append(choice)
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state: &state, choices: choices, selected: &selected, res: &res)
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false
            state.removeLast()
        }
    }
}

/* 全排列 II */
func permutationsII(nums: [Int]) -> [[Int]] {
    var state: [Int] = []
    var selected = Array(repeating: false, count: nums.count)
    var res: [[Int]] = []
    backtrack(state: &state, choices: nums, selected: &selected, res: &res)
    return res
}

permutations_ii.js

/* 回溯算法：全排列 II */
function backtrack(state, choices, selected, res) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (state.length === choices.length) {
        res.push([...state]);
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    const duplicated = new Set();
    choices.forEach((choice, i) => {
        // 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
        if (!selected[i] && !duplicated.has(choice)) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            duplicated.add(choice); // 记录选择过的元素值
            selected[i] = true;
            state.push(choice);
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state, choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.pop();
        }
    });
}

/* 全排列 II */
function permutationsII(nums) {
    const res = [];
    backtrack([], nums, Array(nums.length).fill(false), res);
    return res;
}

permutations_ii.ts

/* 回溯算法：全排列 II */
function backtrack(
    state: number[],
    choices: number[],
    selected: boolean[],
    res: number[][]
): void {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (state.length === choices.length) {
        res.push([...state]);
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    const duplicated = new Set();
    choices.forEach((choice, i) => {
        // 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
        if (!selected[i] && !duplicated.has(choice)) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            duplicated.add(choice); // 记录选择过的元素值
            selected[i] = true;
            state.push(choice);
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state, choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.pop();
        }
    });
}

/* 全排列 II */
function permutationsII(nums: number[]): number[][] {
    const res: number[][] = [];
    backtrack([], nums, Array(nums.length).fill(false), res);
    return res;
}

permutations_ii.dart

/* 回溯算法：全排列 II */
void backtrack(
  List<int> state,
  List<int> choices,
  List<bool> selected,
  List<List<int>> res,
) {
  // 当状态长度等于元素数量时，记录解
  if (state.length == choices.length) {
    res.add(List.from(state));
    return;
  }
  // 遍历所有选择
  Set<int> duplicated = {};
  for (int i = 0; i < choices.length; i++) {
    int choice = choices[i];
    // 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
    if (!selected[i] && !duplicated.contains(choice)) {
      // 尝试：做出选择，更新状态
      duplicated.add(choice); // 记录选择过的元素值
      selected[i] = true;
      state.add(choice);
      // 进行下一轮选择
      backtrack(state, choices, selected, res);
      // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
      selected[i] = false;
      state.removeLast();
    }
  }
}

/* 全排列 II */
List<List<int>> permutationsII(List<int> nums) {
  List<List<int>> res = [];
  backtrack([], nums, List.filled(nums.length, false), res);
  return res;
}

permutations_ii.rs

/* 回溯算法：全排列 II */
fn backtrack(mut state: Vec<i32>, choices: &[i32], selected: &mut [bool], res: &mut Vec<Vec<i32>>) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if state.len() == choices.len() {
        res.push(state);
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    let mut duplicated = HashSet::<i32>::new();
    for i in 0..choices.len() {
        let choice = choices[i];
        // 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
        if !selected[i] && !duplicated.contains(&choice) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            duplicated.insert(choice); // 记录选择过的元素值
            selected[i] = true;
            state.push(choice);
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state.clone(), choices, selected, res);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
            state.remove(state.len() - 1);
        }
    }
}

/* 全排列 II */
fn permutations_ii(nums: &mut [i32]) -> Vec<Vec<i32>> {
    let mut res = Vec::new();
    backtrack(Vec::new(), nums, &mut vec![false; nums.len()], &mut res);
    res
}

permutations_ii.c

/* 回溯算法：全排列 II */
void backtrack(int *state, int stateSize, int *choices, int choicesSize, bool *selected, int **res, int *resSize) {
    // 当状态长度等于元素数量时，记录解
    if (stateSize == choicesSize) {
        res[*resSize] = (int *)malloc(choicesSize * sizeof(int));
        for (int i = 0; i < choicesSize; i++) {
            res[*resSize][i] = state[i];
        }
        (*resSize)++;
        return;
    }
    // 遍历所有选择
    bool duplicated[MAX_SIZE] = {false};
    for (int i = 0; i < choicesSize; i++) {
        int choice = choices[i];
        // 剪枝：不允许重复选择元素 且 不允许重复选择相等元素
        if (!selected[i] && !duplicated[choice]) {
            // 尝试：做出选择，更新状态
            duplicated[choice] = true; // 记录选择过的元素值
            selected[i] = true;
            state[stateSize] = choice;
            // 进行下一轮选择
            backtrack(state, stateSize + 1, choices, choicesSize, selected, res, resSize);
            // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态
            selected[i] = false;
        }
    }
}

/* 全排列 II */
int **permutationsII(int *nums, int numsSize, int *returnSize) {
    int *state = (int *)malloc(numsSize * sizeof(int));
    bool *selected = (bool *)malloc(numsSize * sizeof(bool));
    for (int i = 0; i < numsSize; i++) {
        selected[i] = false;
    }
    int **res = (int **)malloc(MAX_SIZE * sizeof(int *));
    *returnSize = 0;

    backtrack(state, 0, nums, numsSize, selected, res, returnSize);

    free(state);
    free(selected);

    return res;
}

permutations_ii.zig

[class]{}-[func]{backtrack}

[class]{}-[func]{permutationsII}

可视化运行

全屏观看 >

假设元素两两之间互不相同，则 \(n\) 个元素共有 \(n!\) 种排列（阶乘）；在记录结果时，需要复制长度为 \(n\) 的列表，使用 \(O(n)\) 时间。因此时间复杂度为 \(O(n!n)\) 。

最大递归深度为 \(n\) ，使用 \(O(n)\) 栈帧空间。selected 使用 \(O(n)\) 空间。同一时刻最多共有 \(n\) 个 duplicated ，使用 \(O(n^2)\) 空间。因此空间复杂度为 \(O(n^2)\) 。

3.   两种剪枝对比

请注意，虽然 selected 和 duplicated 都用于剪枝，但两者的目标不同。

• 重复选择剪枝：整个搜索过程中只有一个 selected 。它记录的是当前状态中包含哪些元素，其作用是避免某个元素在 state 中重复出现。
• 相等元素剪枝：每轮选择（每个调用的 backtrack 函数）都包含一个 duplicated 。它记录的是在本轮遍历（for 循环）中哪些元素已被选择过，其作用是保证相等元素只被选择一次。

图 13-9 展示了两个剪枝条件的生效范围。注意，树中的每个节点代表一个选择，从根节点到叶节点的路径上的各个节点构成一个排列。

图 13-9   两种剪枝条件的作用范围

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