时间:2021-05-22
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。
公式:全排列数f(n)=n!(定义0!=1)
1 递归实现全排列(回溯思想)
1.1 思想
举个例子,比如你要对a,b,c三个字符进行全排列,那么它的全排列有abc,acb,bac,bca,cba,cab这六种可能就是当指针指向第一个元素a时,它可以是其本身a(即和自己进行交换),还可以和b,c进行交换,故有3种可能,当第一个元素a确定以后,指针移向第二位置,第二个位置可以和其本身b及其后的元素c进行交换,又可以形成两种排列,当指针指向第三个元素c的时候,这个时候其后没有元素了,此时,则确定了一组排列,输出。但是每次输出后要把数组恢复为原来的样子。
1.2 python实现
2 深度优先搜索(DFS)实现全排列
2.1 思想
定义全排列问题:输入一个长度为n的列表arr,输出arr的全排列。
(1)首先可以确定的是,每一种全排列的结果中包含的列表长度均是n。想象面前有n个空盒子,现在要把这n个数放到这些空盒子里去,每个盒子只能放一个数。那么第一个盒子中可以放的选择是n种,可以使用一个循环来逐个尝试。
for index in range(0, len(arr)):
temp[position] = arr[index]
(2)第一个盒子放完后,就该往第二个盒子里放了。假设第一个盒子里放的是arr的第一个数,那么第二个盒子就只能放第2~n个数了(不能重复)。为此引入visit列表用来标记arr中哪些数字被使用过了。初始化:
visit = [True, True, True, True]
这样,当第一个位置已经使用过时,就在visit里做标记:visit = [False, True, True, True]
因此放第一个盒子的代码可以改写如下:
for index in range(0, len(arr)): if visit[index] == True: temp[position] = arr[index] visit[index] = False(3)当第k个盒子处理完毕后,处理下一个盒子直接调用dfs(k+1)即可,也就是递归调用。解决了当下该如何做,下一步也就知道怎么做了。
(4)递归调用的一定要注意的问题是递归调用的出口,否则循环调用下去程序会崩溃无法运行。在这个问题中什么时候结束递归调用呢?答案是当这n个盒子都放满了,即处理到第n+1个盒子时结束调用,同时输出此时的排列结果。
2.2 python实现
注释了“非常重要”的语句是不能省略的,省略后仅出现[1, 2, 3, 4]一条结果。dfs(k+1)前后的两条语句分别称之为试探和回溯。
3 combination和permutations函数的区别
permutations方法重在排列:
import itertoolsn=3a=[str(i) for i in range(n)]s=""s=s.join(a)for i in itertools.permutations(s,n): print (''.join(i)) # 结果 012021102120201210combinations方法重在组合:
import itertoolsn=3a=[str(i) for i in range(n)]s=""s=s.join(a)for i in itertools.combinations(s,n): print (''.join(i)) # 结果 012以上这篇python实现全排列代码(回溯、深度优先搜索)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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