子序列与全排列的区别？

可能大家听到这两个名词，似乎感觉有点相似，分不清楚，什么是子序列，什么是全排列。本期文章就来给大家捋清楚这两个是什么。Let’s go.

三道题：

打印一个字符串的全部子序列，包括空字符串。
给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。链接
给定一个可包含重复数字的序列 nums ，按任意顺序 返回所有不重复的全排列。链接

本期文章源码：GitHub

文章目录

一、打印全部的子序列
二、无重复值的全排列
三、有重复值的全排列
- 分支限界

一、打印全部的子序列

打印一个字符串的全部子序列，包括空字符串。

解题之前，我们先来看看什么是子序列。所谓子序列就是：抽取原字符串的一些字符，按照原字符串的顺序进行放置的新字符串。举个例子：

原字符串为abcde，它的子序列可能是abc、abce、bcde等等；分解子序列三个字的意思是：1、一定是原字符串的一些字符，2、一定是有序的（原字符串是什么先后顺序，新字符串也是什么先后顺序）。

那怎么进行解题呢？我们不妨看下图：

理解了大致的思路，我们能够做出两种选择，那就是要和不要当前这个字符。现在我们来看代码

//方法一
//str，是调用这个方法时，直接通过字符串转化过来的
//i， 表示 当前在str数组的位置
//list， 是存放所有的子序列的
public void getSubsequence1(char[] str, int i, ArrayList<String> list) {if (i == str.length) {list.add(str.toString()); //转换为字符串，存储即可}getSubsequence(str, i + 1, list); //表示  要了当前位置的字符char tmp = str[i]; //临时存储字符str[i] = '\0'; //将该位置的字符改为\0getSubsequence(str, i + 1, list); //不要当前的字符str[i] = tmp; //恢复原来的样子
}

//方法二
//res  是本次循环的一次结果，最后将这个结果放入list里面
public static void getSubsequence2(char[] str, int i, ArrayList<String> list, StringBuilder res) {if (i == str.length) {list.add(res.toString());return;}res.append(str[i]); //要当前字符getSubsequence2(str, i + 1, list, res);res.delete(res.length() - 1, res.length()); //不要当前字符getSubsequence2(str, i + 1, list, res);}

上面两组代码都大同小异，整体是时间复杂度差不多，只是方法二需要的空间稍微多一点点。差别就在这。看大家觉得那种方法更好了！！！

二、无重复值的全排列

LeetCode链接

全排列：从n个不同元素中任取m（m≤n）个元素，按照一定的顺序排列起来，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。

也就是说，给定一个字符串，每个字符，可以随便放在字符串的哪一个位置，这样组合起来的字符串，就是排列的。对比子序列来说，子序列的字符出现顺序，需要跟原字符出现的先后顺序一样。这也是二者的区别所在。

举例子：

至于如何表示剩下的字符，以及如何选择字符，我们来看代码，就能够理解了！！！

public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {if (nums == null) {return null;}List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();getFullPermute(nums, 0, res); //递归调用子过程return res;
}//nums， 是所有的数据。
//nums[0 ... i - 1] 范围内，是已经确定好的数据
//nums[i...] 范围上的数据，就是上图中，绿色框里面剩下的数据，还是待选择的状态
//res，就是最后的结果
private void getFullPermute(int[] nums, int i, List<List<Integer>> res) {if (i == nums.length) {ArrayList<Integer> tmp = new ArrayList<>();for (int data : nums) {tmp.add(data);}res.add(tmp);return;}//循环遍历剩下的数据for (int j = i; j < nums.length; j++) {swap(nums, i, j); //在剩下的数据中，选取一个，放到当前i位置，然后去做递归getFullPermute(nums, i + 1, res);//交换之后，也应交换回来，保证后面的递归过程不乱序//比如：26行数据交换之前： 0 ~ i-1 ： 123 ；     i~末尾： 456//26行交换之后： 0 ~ i-1 ： 123 ；              i~末尾： 546 //然后要将刚才交换的数据，重新交换回来：546 -》 456//然后才去交换 4 和 6 这两个数据；  也就是  有无后效性的问题swap(nums, i, j); }
}private void swap(int[] nums, int left, int right) {int tmp = nums[left];nums[left] = nums[right];nums[right] = tmp;
}

三、有重复值的全排列

LeetCode链接

这道题和上一道题，本质上是一样的，只是这道题可能会出现重复值，我们需要过滤掉这些重复。

解法一：我们还是像上道题一样，生成所有的全排列数据，然后进行用一个方法，进行过滤到重复的数据。此方法是可以的，就是空间和时间有点浪费了。所以我们这里引出一个概念：分支限界。

分支限界

解法二：意思就是说，当在同一个位置的时候，有两个同样的数据，都能够来到这个位置，此时我们只需执行一个这样的数据，另外一个同样的数据，我们就不执行（避免）它；听着可能有点糊涂，来看图片吧！

所以，我们只需在第二道题的代码基础之上，加一个机制，用于判断数值曾经来没来过这个位置，就能筛选出所有的重复的全排列。

public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {if (nums == null) {return null;}List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();getFullPermute(nums, 0, res); //递归调用子过程return res;
}//nums， 是所有的数据。
//nums[0 ... i - 1] 范围内，是已经确定好的数据
//nums[i...] 范围上的数据，就是上图中，绿色框里面剩下的数据，还是待选择的状态
//res，就是最后的结果
private void getFullPermute(int[] nums, int i, List<List<Integer>> res) {if (i == nums.length) {ArrayList<Integer> tmp = new ArrayList<>();for (int data : nums) {tmp.add(data);}res.add(tmp);return;}HashSet<Integer> visited = new HashSet<>(); //用于存储数值，来没来过这个位置//循环遍历剩下的数据for (int j = i; j < nums.length; j++) {if(!visited.contains(nums[j])) {visited.add(nums[j]); //添加已经来过这个位置的数据swap(nums, i, j); //在剩下的数据中，选取一个，放到当前i位置，然后去做递归getFullPermute(nums, i + 1, res);//交换之后，也应交换回来，保证后面的递归过程不乱序//比如：26行数据交换之前： 0 ~ i-1 ： 123 ；     i~末尾： 456//26行交换之后： 0 ~ i-1 ： 123 ；              i~末尾： 546 //然后要将刚才交换的数据，重新交换回来：546 -》 456//然后才去交换 4 和 6 这两个数据；  也就是  有无后效性的问题swap(nums, i, j);} }
}private void swap(int[] nums, int left, int right) {int tmp = nums[left];nums[left] = nums[right];nums[right] = tmp;
}

好啦，本期更新，就到此结束啦！各位同学，我们下期见！！！

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