子集逻辑，跳过每隔一个元素 - 腾讯云开发者社区

1 回溯法（排序+first索引+跳过重复元素） class Solution { private: int size; vector> solution;...跳过重复元素 if (i > first && nums[i] == nums[i-1]) continue; path.emplace_back(nums...排序使重复元素相邻 sort(nums.begin(), nums.end()); backtrack(nums, 0); return solution

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List中remove()方法的陷阱-跳过删除元素的下一个元素

list.remove(i); } } System.out.println(list); } 这块代码输出结果是为什么只删除了一个...3呢因为在list在删除时，会将删除元素之后的所有元素都前移一位，在删除第一个3时(下标2)，第二个3的下标会变成2，然后i+1=3，即下次遍历会跳过删除元素的下一个元素所以，list在有删除操作时

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2022-10-23：给你一个整数数组 nums 。如果 nums 的一个子集中，所有元素的乘积可以表示为一个或多个互不相同的

2022-10-23：给你一个整数数组 nums 。如果 nums 的一个子集中，所有元素的乘积可以表示为一个或多个互不相同的质数的乘积，那么我们称它为好子集。...比方说，如果 nums = [1, 2, 3, 4] ： [2, 3] ，[1, 2, 3] 和 [1, 3] 是好子集，乘积分别为 6 = 2*3 ，6 = 2*3 和 3 = 3 。...[1, 4] 和 [4] 不是好子集，因为乘积分别为 4 = 2*2 和 4 = 2*2 。请你返回 nums 中不同的好子集的数目对 109 + 7 取余的结果。...nums 中的子集是通过删除 nums 中一些（可能一个都不删除，也可能全部都删除）元素后剩余元素组成的数组。如果两个子集删除的下标不同，那么它们被视为不同的子集。

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# 希尔排序(缩小增量排序)

# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置，然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置，每次子集合的数量递减，直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序...希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合（术语是增量因子），所以通过增量因子（每组多少个元素）确定子集合的个数很重要，但最终一次排序的增量因子必须是1。...例：原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合：{5,1} {2,9} {4,7} {6,10} {3,8} 每隔5个元素分一个子集合第一次排序：{1,5} {2,9} {...4,7} {6,10} {8,3} => {1,2,4,6,3,5,9,7,10,8} 分割集合：{1,6,9,8} {2,3,7} {4,5,10} 每隔3个元素分一个子集合第二次排序：{1,6,8,9...} {2,3,7} {4,5,10} => {1,2,4,6,3,5,8,7,10,9} 分割集合：{1},{2},{4},{6},{3},{5},{8},{7},{10},{9} 每隔1个元素分一个子集合

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子集问题也要去重了！

子集问题+去重 90.子集II 力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/subsets-ii/ 给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集...这道题目和78.子集区别就是集合里有重复元素了，而且求取的子集要去重。那么关于回溯算法中的去重问题，在40.组合总和II中已经详细讲解过了，和本题是一个套路。...用示例中的[1, 2, 2] 来举例，如图所示：（注意去重需要先对集合排序） 90.子集II 从图中可以看出，同一树层上重复取2 就要过滤掉，同一树枝上就可以重复取2，因为同一树枝上元素的集合才是唯一子集...- 1]使用过 // used[i - 1] == false，说明同一树层candidates[i - 1]使用过 // 而我们要对同一树层使用过的元素进行跳过...如果要是全排列的话，每次要从0开始遍历，为了跳过已入栈的元素，需要使用used。

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一文秒杀排列组合问题的 9 种题型

子集（元素无重不可复选）力扣第 78 题「子集」就是这个问题：题目给你输入一个无重复元素的数组nums，其中每个元素最多使用一次，请你返回nums的所有子集。...,n]和一个正整数k，请你生成所有大小为k的子集。...力扣第 90 题「子集 II」就是这样一个问题：给你一个整数数组nums，其中可能包含重复元素，请你返回该数组所有可能的子集。...2、添加了一句额外的剪枝逻辑。类比输入包含重复元素的子集/组合问题，你大概应该理解这么做是为了防止出现重复结果。但是注意排列问题的剪枝逻辑，和子集/组合问题的剪枝逻辑略有不同：新增了!...used[i - 1]) { // 如果前面的相邻相等元素没有用过，则跳过 continue; } // 选择 nums[i] 当出现重复元素时，比如输入nums = [1,2,2',

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回溯到底怎么用？

回溯的适用范围回溯法，一般可以解决如下几种问题：组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集排列问题...所有数组中元素之和为 target的组合重点给出的元素重复因为给出的元素重复，而我们的结果集中不能有重复的组合，那么我们单层递归的逻辑就需要发生一些改变如图:【图片来自代码随想录: 代码随想录...调用下一个树枝时重新进行设置used = 1 。进入③再次进行判断直到index指向数组的最后一个元素。...出现重复节点，同层的第一个节点已经被访问过，所以直接跳过 if (i > 0 && candidates[i] == candidates[i - 1] && used[i -...给定一组不含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。

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【说站】js中Array.filter()方法如何使用

js中Array.filter()方法如何使用 1、用filter()方法返回的数组元素是调用的数组的子集。传递的函数用于逻辑判断:该函数返回true或false。...如果返回值是true或者可以转换成true的值，那么传递给判断函数的元素就是这个子集的成员，会加到一个返回值的数组中。... < 3 }); // [2, 1] everyother = a.filter(function(x,i) { return i%2===0 }); // [5, 3, 1] 2、filter()会跳过稀疏数组中缺少的元素

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2022-10-23：给你一个整数数组 nums 。如果 nums 的一个子集中，所有元素的乘积可以表示为一个或多个互不相同的质数的乘积，那么我们称它为

2022-10-23：给你一个整数数组 nums 。如果 nums 的一个子集中，所有元素的乘积可以表示为一个或多个互不相同的质数的乘积，那么我们称它为好子集。...比方说，如果 nums = 1, 2, 3, 4 ：2, 3 ，1, 2, 3 和 1, 3 是好子集，乘积分别为 6 = 23 ，6 = 23 和 3 = 3 。...1, 4 和 4 不是好子集，因为乘积分别为 4 = 22 和 4 = 22 。请你返回 nums 中不同的好子集的数目对 109 + 7 取余的结果。...nums 中的子集是通过删除 nums 中一些（可能一个都不删除，也可能全部都删除）元素后剩余元素组成的数组。如果两个子集删除的下标不同，那么它们被视为不同的子集。

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JavaScript实战：探究数组循环截取的实现技巧

需求拆解假设有一个数组是[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，数组长度是9，每次都是截取4个元素，开始索引每次截取完成后会+4。...实现方法for循环实现你想要从一个数组中每隔10秒钟截取4个元素，并且索引循环滚动。例如，数组长度为9时，第一次取前4个，第二次从第5个开始取，之后再循环到开头。...你可以通过以下方式实现这个需求：实现思路每次截取4个元素：可以使用 Array.prototype.slice() 来获取数组的子集。滚动索引：利用模运算来实现索引的循环滚动（防止数组越界）。...每次定时器触发时，startIndex 会更新为下一个位置的起点，继续截取4个元素。通过 setInterval 实现每隔10秒输出结果。...理论上每次执行只访问4次数组元素，数据量大执行效率会更高slice方法需要关心是否越界，需要手动拼接处理，代码较为冗余。数组自带方法，逻辑更清晰，代码更简洁。

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深度优先搜索（DFS）与回溯法：从全排列到子集问题的决策树与剪枝优化

决策树构造：对于每个元素，存在两个分支：选它和不选它。递归过程中，我们先“选”再“回溯”，然后“跳过当前元素”。...递归的每一步都对应一个子集的生成，因此遍历整个决策树需要 O(2^n) 的时间。...核心逻辑：累加当前路径的异或值到 ret：每次递归进入时，将当前路径的异或值（path）加入到结果中。...跳过重复元素： nums[i] == nums[i - 1]：当前元素与前一个元素相同。...check[i - 1] == false：前一个相同的元素尚未被使用，说明该排列已经处理过，直接跳过当前分支。递归和回溯：递归调用：将当前元素加入路径，标记为已使用。

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一天一大 leet(判断二分图)难度:中等-Day20200716

如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集 A 和 B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自 A 集合，一个来自 B 集合，我们就将这个图称为二分图。...一个元素填充过 A 之后又在遍历中填充 B 则说明无法生成二分图返回 false 实现按节点遍历，使用递归填充其索引 i 对应的值 graph[i] 递归参数:索引，填充到的数组标记递归的终止条件...，如不跳过已存放节点，那默认填充A会与已填充元素冲突 if (!...，如不跳过已存放节点，那默认填充A会与已填充元素冲突 if (!..._result } 其他解法声明一个存储对象 dp 记录每个元素的分组 A 组标记 1，B 组标记-1 声明一个 queue(存放索引时存放一个，存放索引对应的值是存放多个) 遍历 graph 将其索引

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排列问题！

但排列问题需要一个used数组，标记已经选择的元素，如图橘黄色部分所示: 46.全排列代码如下： vector> result; vector path; void...当收集元素的数组path的大小达到和nums数组一样大的时候，说明找到了一个全排列，也表示到达了叶子节点。...代码如下： // 此时说明找到了一组 if (path.size() == nums.size()) { result.push_back(path); return; } 单层搜索的逻辑...而used数组，其实就是记录此时path里都有哪些元素使用了，一个排列里一个元素只能使用一次。...代码如下： for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { if (used[i] == true) continue; // path里已经收录的元素，直接跳过

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一天一大 lee(重新安排行程)难度:中等-Day20200827

抛砖引玉思路数组 tickets，索引：0->起点，1->终点遍历数组 tickets，如果两个子集起点终点相等则说明两个子集连续，可以拼接起来要求每个 tickets 的子集都需要有节点被拼接到结果数组中...到达的集合从指定起点开始一直查询起点对应的终点，直到无对应终点结束 ---- 在枚举路线时，开始的思路是根据起点查到其对应的终点，从前向后遍历这些可能的终点，遇到终点不能作为其他子集起点则跳过最后拼接...这种思路实现后会发现有些情况会使 tickets 的子集部分不被拼接（及 map 的 value 不能被清空）：遍历 map 的 value 时存在元素不连接其他起点一个终点对应多个起点时选中当前排序小的起点...，时也存在后续节点不被连接的情况 ---- 枚举路线的逻辑：递归到 map 的 value 为空时开始反向（从后向前填充）枚举多个起点递归，只保留可以递归到 map 的 value 为空的情况递归...终点查询的逻辑借助递归完成参数：起点 start 终止条件：map 中无对应起点递归到 map 的 value 为空时开始反向（从后向前填充） /** * @param {string[][]}

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JS算法之回溯法

----集合的组合、排列从一个包含m个元素的集合中挑选出n个元素（0≤n≤m）形成一个子集Subset。一个子集又称为一个组合。...如果两个子集（组合）的元素完全相同只是顺序不同，那么它们可以看作同一个子集（组合）。从一个包含m个元素的集合中挑选出n个元素（0≤n≤m）并按照某种顺序形成一个「排列」。...1,2,3]] ❞分析子集就是从一个集合中「选出若干元素」。...「如果集合中包含n个元素，那么生成子集可以分为n步」每一步从集合中取出一个数字，此时「面临两个选择」将该数字添加到子集中不将该数字添加到子集中生成一个子集可以「分成若干步，并且每一步都面临若干选择」...只有当一个数值之前没有被交换到第index位时才做交换，否则直接跳过在for循环中多一层判断if(!

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递增子序列，有点难度！

在90.子集II中我们是通过排序，再加一个标记数组来达到去重的目的。而本题求自增子序列，是不能对原数组经行排序的，排完序的数组都是自增子序列了。所以不能使用之前的去重逻辑！...，也是要遍历树形结构找每一个节点，所以和回溯算法：求子集问题！...总结本题题解清一色都说是深度优先搜索，但我更倾向于说它用回溯法，而且本题我也是完全使用回溯法的逻辑来分析的。相信大家在本题中处处都能看到是90.子集II的身影，但处处又都是陷阱。...for i:=startIndex;i<len(nums);i++{ //分两种情况判断：一，当前取的元素小于子集的最后一个元素，则继续寻找下一个适合的元素 /.../ 或者二，当前取的元素在本层已经出现过了，所以跳过该元素，继续寻找 if len(subRes)>0&&nums[i]<subRes[len(subRes

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R用户要整点python--数据的容器:列表和字典

R语言的索引从1开始，python的索引从0开始,即第一个元素的索引为 0。用方括号从列表中提取子集,第一个元素的索引为 0。要提取多个连续值，可以使用冒号（：）。...如果要提取子集，提取上述列表l（这是L的小写字母！不是数字）的第一个数字，二者的代码分别是： (2)提取多个元素要提取多个连续值，可以使用冒号：。在指定范围时，包含起始值，但不包含结束值。...因此，如果要从列表中的前 5 个元素中每隔一个数取一个数，则应写 0 : 5 : 2。冒号隔开的值允许空着。...第一个值空着，则表示从第0位开始；第二个值空着，则表示到最后一位结束；前两个值空着，写第三个值，表示所有元素每隔指定的步长取一个数。...python不能给列表的元素命名。每个元素是一个键值对，用逗号隔开 2.1 字典的创建字典类似于 R 中的有名字的向量和列表，也可用名字（键）提取子集。

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NumPy 数组切片及数据类型介绍

NumPy 数组切片NumPy 数组切片用于从数组中提取子集。它类似于 Python 中的列表切片，但支持多维数组。一维数组切片要从一维数组中提取子集，可以使用方括号 [] 并指定切片。...arr[1:5]) # 输出：array([2, 3, 4])# 从头到尾，每隔一个元素print(arr[::2]) # 输出：array([1, 3, 5, 7, 9])# 从倒数第三个元素到倒数第一个元素...7, 8, 9]])# 从第二行到第三行，第一列到第三列（不包括）print(arr[1:3, 0:3]) # 输出：array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 从第一行到第三行，每隔一列...5x5 的二维数组 arr，并打印以下子集：第一行的所有元素第二列的所有元素从左上角到右下角的对角线元素2x2 的子数组，从第二行第三列开始在评论中分享您的代码和输出。...一个包含 5 个布尔值的数组。一个包含 7 个复杂数的数组。一个包含 10 个日期时间对象的数组。在评论中分享您的代码和输出。

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Python库介绍10 切片访问

numpy的切片访问是一种选择数组元素子集的方法它允许通过指定起始索引、结束索引和步长来选择数组中的一部分数据【一维数组切片访问】numpy一维数组切片操作与python列表切片操作一样切片运算有两种形式...a)print(a[2:5])如图，a[2:5]提取了数组a的a[2]、a[3]、a[4]元素注意，start、end都可以留空，分别代表从第一个元素开始、直至最后一个元素结束，例如：[:5]在这个例子中表示...[0:5][2:]在这个例子中表示[2:10]※这里的切片访问跟range()函数一样，满足左闭右开的关系，即最左边取a[2]元素，最右边取a[5-1]元素步长(step)可以指定选取元素的间隔，使得程序每隔...n个元素取一个值，例如：import numpy as npa=np.arange(1,10)print(a)print(a[1:9:2])a[1:9:2]表示取出数组a的a[1]到a[8]的元素，每隔...2个元素取一个值【多维数组切片访问】多维数组的切片访问可以结合多维数组的索引访问和一维数组的切片访问来理解即，对多维数组的若干个轴进行切片，它的语法跟一维数组的切片是一样的，例如：import numpy

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【回溯+剪枝】找出所有子集的异或总和再求和 && 全排列Ⅱ

找出所有子集的异或总和再求和 1863. 找出所有子集的异或总和再求和一个数组的异或总和定义为数组中所有元素按位 XOR 的结果；如果数组为空，则异或总和为 0 。...给你一个数组 nums ，请你求出 nums 中每个子集的异或总和，计算并返回这些值相加之和。注意：在本题中，元素相同的不同子集应多次计数。...数组 a 是数组 b 的一个子集的前提条件是：从 b 删除几个（也可能不删除）元素能够得到 a 。...只不过我们其实可以不用每次得到一个子集序列后再去遍历子集序列求异或结果，这样子时间复杂度是比较高的，我们可以用一个变量 path 记录下路径上已经遍历到的元素的异或结果，然后让其再异或上当前的元素，得到就是当前子集的异或结果...具体判断的细节如下所示：对于不同层的元素的剪枝处理：如果上一层走过了该节点，那么就不需要再走了，也就是如果 used[i] == true 则直接跳过即可！

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Leetcode|子集|90.子集II（排序+first索引+跳过重复元素）

List中remove()方法的陷阱-跳过删除元素的下一个元素

2022-10-23：给你一个整数数组 nums 。如果 nums 的一个子集中，所有元素的乘积可以表示为一个或多个互不相同的

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【说站】js中Array.filter()方法如何使用

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