problems/0077.组合.md · chenpan0560/leetcode-master

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# 第77题. 组合

[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/combinations/ )

给定两个整数 n 和 k，返回 1 ... n 中所有可能的 k 个数的组合。

示例:
输入: n = 4, k = 2
输出:
[
  [2,4],
  [3,4],
  [2,3],
  [1,2],
  [1,3],
  [1,4],
]

## 算法公开课

**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[带你学透回溯算法-组合问题（对应力扣题目：77.组合）](https://www.bilibili.com/video/BV1ti4y1L7cv)，[组合问题的剪枝操作](https://www.bilibili.com/video/BV1wi4y157er)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。

## 思路

本题是回溯法的经典题目。

直接的解法当然是使用for循环，例如示例中k为2，很容易想到 用两个for循环，这样就可以输出 和示例中一样的结果。

代码如下：

```CPP
int n = 4;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
 for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
 cout << i << " " << j << endl;
 }
}
```

输入：n = 100, k = 3
那么就三层for循环，代码如下：

```CPP
int n = 100;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
 for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
 for (int u = j + 1; u <= n; n++) {
 cout << i << " " << j << " " << u << endl;
 }
 }
}
```

**如果n为100，k为50呢，那就50层for循环，是不是开始窒息**。

**此时就会发现虽然想暴力搜索，但是用for循环嵌套连暴力都写不出来！**

咋整？

回溯搜索法来了，虽然回溯法也是暴力，但至少能写出来，不像for循环嵌套k层让人绝望。

那么回溯法怎么暴力搜呢？

上面我们说了**要解决 n为100，k为50的情况，暴力写法需要嵌套50层for循环，那么回溯法就用递归来解决嵌套层数的问题**。

递归来做层叠嵌套（可以理解是开k层for循环），**每一次的递归中嵌套一个for循环，那么递归就可以用于解决多层嵌套循环的问题了**。

此时递归的层数大家应该知道了，例如：n为100，k为50的情况下，就是递归50层。

一些同学本来对递归就懵，回溯法中递归还要嵌套for循环，可能就直接晕倒了！

如果脑洞模拟回溯搜索的过程，绝对可以让人窒息，所以需要抽象图形结构来进一步理解。

**我们在[关于回溯算法，你该了解这些！](https://programmercarl.com/回溯算法理论基础.html)中说到回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构（N叉树），用树形结构来理解回溯就容易多了**。

那么我把组合问题抽象为如下树形结构：

![77.组合](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201123195223940.png)

可以看出这棵树，一开始集合是 1，2，3，4， 从左向右取数，取过的数，不再重复取。

第一次取1，集合变为2，3，4 ，因为k为2，我们只需要再取一个数就可以了，分别取2，3，4，得到集合[1,2] [1,3] [1,4]，以此类推。

**每次从集合中选取元素，可选择的范围随着选择的进行而收缩，调整可选择的范围**。

**图中可以发现n相当于树的宽度，k相当于树的深度**。

那么如何在这个树上遍历，然后收集到我们要的结果集呢？

**图中每次搜索到了叶子节点，我们就找到了一个结果**。

相当于只需要把达到叶子节点的结果收集起来，就可以求得 n个数中k个数的组合集合。

在[关于回溯算法，你该了解这些！](https://programmercarl.com/回溯算法理论基础.html)中我们提到了回溯法三部曲，那么我们按照回溯法三部曲开始正式讲解代码了。

### 回溯法三部曲

* 递归函数的返回值以及参数

在这里要定义两个全局变量，一个用来存放符合条件单一结果，一个用来存放符合条件结果的集合。

代码如下：

```cpp
vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合
vector<int> path; // 用来存放符合条件结果
```

其实不定义这两个全局变量也是可以的，把这两个变量放进递归函数的参数里，但函数里参数太多影响可读性，所以我定义全局变量了。

函数里一定有两个参数，既然是集合n里面取k个数，那么n和k是两个int型的参数。

然后还需要一个参数，为int型变量startIndex，这个参数用来记录本层递归的中，集合从哪里开始遍历（集合就是[1,...,n] ）。

为什么要有这个startIndex呢？

**建议在[77.组合视频讲解](https://www.bilibili.com/video/BV1ti4y1L7cv)中，07:36的时候开始听，startIndex 就是防止出现重复的组合**。

从下图中红线部分可以看出，在集合[1,2,3,4]取1之后，下一层递归，就要在[2,3,4]中取数了，那么下一层递归如何知道从[2,3,4]中取数呢，靠的就是startIndex。

![77.组合2](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201123195328976.png)

所以需要startIndex来记录下一层递归，搜索的起始位置。

那么整体代码如下：

```cpp
vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合
vector<int> path; // 用来存放符合条件单一结果
void backtracking(int n, int k, int startIndex)
```

* 回溯函数终止条件

什么时候到达所谓的叶子节点了呢？

path这个数组的大小如果达到k，说明我们找到了一个子集大小为k的组合了，在图中path存的就是根节点到叶子节点的路径。

如图红色部分：

![77.组合3](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201123195407907.png)

此时用result二维数组，把path保存起来，并终止本层递归。

所以终止条件代码如下：

```cpp
if (path.size() == k) {
    result.push_back(path);
    return;
}
```

* 单层搜索的过程

回溯法的搜索过程就是一个树型结构的遍历过程，在如下图中，可以看出for循环用来横向遍历，递归的过程是纵向遍历。

![77.组合1](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20201123195242899.png)

如此我们才遍历完图中的这棵树。

for循环每次从startIndex开始遍历，然后用path保存取到的节点i。

代码如下：

```CPP
for (int i = startIndex; i <= n; i++) { // 控制树的横向遍历
 path.push_back(i); // 处理节点
 backtracking(n, k, i + 1); // 递归：控制树的纵向遍历，注意下一层搜索要从i+1开始
 path.pop_back(); // 回溯，撤销处理的节点
}
```

可以看出backtracking（递归函数）通过不断调用自己一直往深处遍历，总会遇到叶子节点，遇到了叶子节点就要返回。

backtracking的下面部分就是回溯的操作了，撤销本次处理的结果。

关键地方都讲完了，组合问题C++完整代码如下：

```CPP
class Solution {
private:
 vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合
 vector<int> path; // 用来存放符合条件结果
 void backtracking(int n, int k, int startIndex) {
 if (path.size() == k) {
 result.push_back(path);
 return;
 }
 for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
 path.push_back(i); // 处理节点
 backtracking(n, k, i + 1); // 递归
 path.pop_back(); // 回溯，撤销处理的节点
 }
 }
public:
 vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
 result.clear(); // 可以不写
 path.clear(); // 可以不写
 backtracking(n, k, 1);
 return result;
 }
};
```
* 时间复杂度: O(n * 2^n)
* 空间复杂度: O(n)

还记得我们在[关于回溯算法，你该了解这些！](https://programmercarl.com/回溯算法理论基础.html)中给出的回溯法模板么？

如下：

```
void backtracking(参数) {
    if (终止条件) {
        存放结果;
        return;
    }

for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {
        处理节点;
        backtracking(路径，选择列表); // 递归
        回溯，撤销处理结果
    }
}
```

**对比一下本题的代码，是不是发现有点像！** 所以有了这个模板，就有解题的大体方向，不至于毫无头绪。

## 总结

组合问题是回溯法解决的经典问题，我们开始的时候给大家列举一个很形象的例子，就是n为100，k为50的话，直接想法就需要50层for循环。

从而引出了回溯法就是解决这种k层for循环嵌套的问题。

然后进一步把回溯法的搜索过程抽象为树形结构，可以直观的看出搜索的过程。

接着用回溯法三部曲，逐步分析了函数参数、终止条件和单层搜索的过程。

## 剪枝优化

我们说过，回溯法虽然是暴力搜索，但也有时候可以有点剪枝优化一下的。

在遍历的过程中有如下代码：

```cpp
for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
 path.push_back(i);
 backtracking(n, k, i + 1);
 path.pop_back();
}
```

这个遍历的范围是可以剪枝优化的，怎么优化呢？

来举一个例子，n = 4，k = 4的话，那么第一层for循环的时候，从元素2开始的遍历都没有意义了。 在第二层for循环，从元素3开始的遍历都没有意义了。

这么说有点抽象，如图所示：

![77.组合4](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210130194335207-20230310134409532.png)

图中每一个节点（图中为矩形），就代表本层的一个for循环，那么每一层的for循环从第二个数开始遍历的话，都没有意义，都是无效遍历。

**所以，可以剪枝的地方就在递归中每一层的for循环所选择的起始位置**。

**如果for循环选择的起始位置之后的元素个数 已经不足 我们需要的元素个数了，那么就没有必要搜索了**。

注意代码中i，就是for循环里选择的起始位置。

```
for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
```

接下来看一下优化过程如下：

1. 已经选择的元素个数：path.size();

2. 还需要的元素个数为: k - path.size();

3. 在集合n中至多要从该起始位置 : n - (k - path.size()) + 1，开始遍历

为什么有个+1呢，因为包括起始位置，我们要是一个左闭的集合。

举个例子，n = 4，k = 3， 目前已经选取的元素为0（path.size为0），n - (k - 0) + 1 即 4 - ( 3 - 0) + 1 = 2。

从2开始搜索都是合理的，可以是组合[2, 3, 4]。

这里大家想不懂的话，建议也举一个例子，就知道是不是要+1了。

所以优化之后的for循环是：

```
for (int i = startIndex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++) // i为本次搜索的起始位置
```

优化后整体代码如下：

```CPP
class Solution {
private:
 vector<vector<int>> result;
 vector<int> path;
 void backtracking(int n, int k, int startIndex) {
 if (path.size() == k) {
 result.push_back(path);
 return;
 }
 for (int i = startIndex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++) { // 优化的地方
 path.push_back(i); // 处理节点
 backtracking(n, k, i + 1);
 path.pop_back(); // 回溯，撤销处理的节点
 }
 }
public:

vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
 backtracking(n, k, 1);
 return result;
 }
};
```

## 剪枝总结

本篇我们准对求组合问题的回溯法代码做了剪枝优化，这个优化如果不画图的话，其实不好理解，也不好讲清楚。

所以我依然是把整个回溯过程抽象为一棵树形结构，然后可以直观的看出，剪枝究竟是剪的哪里。

## 其他语言版本

### Java：
未剪枝优化
```java
class Solution {
 List<List<Integer>> result= new ArrayList<>();
 LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();
 public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
 backtracking(n,k,1);
 return result;
 }

public void backtracking(int n,int k,int startIndex){
 if (path.size() == k){
 result.add(new ArrayList<>(path));
 return;
 }
 for (int i =startIndex;i<=n;i++){
 path.add(i);
 backtracking(n,k,i+1);
 path.removeLast();
 }
 }
}
```
剪枝优化：
```java
class Solution {
 List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
 LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();
 public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
 combineHelper(n, k, 1);
 return result;
 }

/**
 * 每次从集合中选取元素，可选择的范围随着选择的进行而收缩，调整可选择的范围，就是要靠startIndex
 * @param startIndex 用来记录本层递归的中，集合从哪里开始遍历（集合就是[1,...,n] ）。
 */
 private void combineHelper(int n, int k, int startIndex){
 //终止条件
 if (path.size() == k){
 result.add(new ArrayList<>(path));
 return;
 }
 for (int i = startIndex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++){
 path.add(i);
 combineHelper(n, k, i + 1);
 path.removeLast();
 }
 }
}
```

### Python
未剪枝优化
```python
class Solution:
    def combine(self, n: int, k: int) -> List[List[int]]:
        result = []  # 存放结果集
        self.backtracking(n, k, 1, [], result)
        return result
    def backtracking(self, n, k, startIndex, path, result):
        if len(path) == k:
            result.append(path[:])
            return
        for i in range(startIndex, n + 1):  # 需要优化的地方
            path.append(i)  # 处理节点
            self.backtracking(n, k, i + 1, path, result)
            path.pop()  # 回溯，撤销处理的节点

```

剪枝优化：

```python
class Solution:
    def combine(self, n: int, k: int) -> List[List[int]]:
        result = []  # 存放结果集
        self.backtracking(n, k, 1, [], result)
        return result
    def backtracking(self, n, k, startIndex, path, result):
        if len(path) == k:
            result.append(path[:])
            return
        for i in range(startIndex, n - (k - len(path)) + 2):  # 优化的地方
            path.append(i)  # 处理节点
            self.backtracking(n, k, i + 1, path, result)
            path.pop()  # 回溯，撤销处理的节点

```

### Go

```Go
var (
    path []int
    res  [][]int
)

func combine(n int, k int) [][]int {
    path, res = make([]int, 0, k), make([][]int, 0)
    dfs(n, k, 1)
    return res
}

func dfs(n int, k int, start int) {
 if len(path) == k { // 说明已经满足了k个数的要求
 tmp := make([]int, k)
 copy(tmp, path)
 res = append(res, tmp)
 return
 }
 for i := start; i <= n; i++ { // 从start开始，不往回走，避免出现重复组合
 if n - i + 1 < k - len(path) { // 剪枝
 break
 }
 path = append(path, i)
 dfs(n, k, i+1)
 path = path[:len(path)-1]
 }
}
```

### Javascript

剪枝：

```javascript
let result = []
let path = []
var combine = function(n, k) {
 result = []
 combineHelper(n, k, 1)
 return result
};
const combineHelper = (n, k, startIndex) => {
 if (path.length === k) {
 result.push([...path])
 return
 }
 for (let i = startIndex; i <= n - (k - path.length) + 1; ++i) {
 path.push(i)
 combineHelper(n, k, i + 1)
 path.pop()
 }
}
```

### TypeScript

```typescript
function combine(n: number, k: number): number[][] {
 let resArr: number[][] = [];
 function backTracking(n: number, k: number, startIndex: number, tempArr: number[]): void {
 if (tempArr.length === k) {
 resArr.push(tempArr.slice());
 return;
 }
 for (let i = startIndex; i <= n - k + 1 + tempArr.length; i++) {
 tempArr.push(i);
 backTracking(n, k, i + 1, tempArr);
 tempArr.pop();
 }
 }
 backTracking(n, k, 1, []);
 return resArr;
};
```

### Rust

```Rust
impl Solution {
 fn backtracking(result: &mut Vec<Vec<i32>>, path: &mut Vec<i32>, n: i32, k: i32, start_index: i32) {
 let len= path.len() as i32;
 if len == k{
 result.push(path.to_vec());
 return;
 }
 for i in start_index..= n {
 path.push(i);
 Self::backtracking(result, path, n, k, i+1);
 path.pop();
 }
 }
 pub fn combine(n: i32, k: i32) -> Vec<Vec<i32>> {
 let mut result = vec![];
 let mut path = vec![];
 Self::backtracking(&mut result, &mut path, n, k, 1);
 result
 }
}
```

剪枝

```Rust
impl Solution {
 fn backtracking(result: &mut Vec<Vec<i32>>, path: &mut Vec<i32>, n: i32, k: i32, start_index: i32) {
 let len= path.len() as i32;
 if len == k{
 result.push(path.to_vec());
 return;
 }
	// 此处剪枝
 for i in start_index..= n - (k - len) + 1 {
 path.push(i);
 Self::backtracking(result, path, n, k, i+1);
 path.pop();
 }
 }
 pub fn combine(n: i32, k: i32) -> Vec<Vec<i32>> {
 let mut result = vec![];
 let mut path = vec![];
 Self::backtracking(&mut result, &mut path, n, k, 1);
 result
 }
}
```

### C

```c
int* path;
int pathTop;
int** ans;
int ansTop;

void backtracking(int n, int k,int startIndex) {
 //当path中元素个数为k个时，我们需要将path数组放入ans二维数组中
 if(pathTop == k) {
 //path数组为我们动态申请，若直接将其地址放入二维数组，path数组中的值会随着我们回溯而逐渐变化
 //因此创建新的数组存储path中的值
 int* temp = (int*)malloc(sizeof(int) * k);
 int i;
 for(i = 0; i < k; i++) {
 temp[i] = path[i];
 }
 ans[ansTop++] = temp;
 return ;
 }

int j;
 for(j = startIndex; j <=n ;j++) {
 //将当前结点放入path数组
 path[pathTop++] = j;
 //进行递归
 backtracking(n, k, j + 1);
 //进行回溯，将数组最上层结点弹出
 pathTop--;
 }
}

int** combine(int n, int k, int* returnSize, int** returnColumnSizes){
    //path数组存储符合条件的结果
    path = (int*)malloc(sizeof(int) * k);
    //ans二维数组存储符合条件的结果数组的集合。（数组足够大，避免极端情况）
    ans = (int**)malloc(sizeof(int*) * 10000);
    pathTop = ansTop = 0;

//回溯算法
 backtracking(n, k, 1);
 //最后的返回大小为ans数组大小
 *returnSize = ansTop;
 //returnColumnSizes数组存储ans二维数组对应下标中一维数组的长度（都为k）
 *returnColumnSizes = (int*)malloc(sizeof(int) *(*returnSize));
 int i;
 for(i = 0; i < *returnSize; i++) {
 (*returnColumnSizes)[i] = k;
 }
 //返回ans二维数组
 return ans;
}
```

剪枝：

```c
int* path;
int pathTop;
int** ans;
int ansTop;

int j;
 for(j = startIndex; j <= n- (k - pathTop) + 1;j++) {
 //将当前结点放入path数组
 path[pathTop++] = j;
 //进行递归
 backtracking(n, k, j + 1);
 //进行回溯，将数组最上层结点弹出
 pathTop--;
 }
}

### Swift

```swift
func combine(_ n: Int, _ k: Int) -> [[Int]] {
    var path = [Int]()
    var result = [[Int]]()
    func backtracking(start: Int) {
        // 结束条件，并收集结果
        if path.count == k {
            result.append(path)
            return
        }

// 单层逻辑
 // let end = n
 // 剪枝优化
 let end = n - (k - path.count) + 1
 guard start <= end else { return }
 for i in start ... end {
 path.append(i) // 处理结点
 backtracking(start: i + 1) // 递归
 path.removeLast() // 回溯
 }
 }

backtracking(start: 1)
    return result
}
```

### Scala

暴力:

```scala
object Solution {
  import scala.collection.mutable // 导包
  def combine(n: Int, k: Int): List[List[Int]] = {
    var result = mutable.ListBuffer[List[Int]]() // 存放结果集
    var path = mutable.ListBuffer[Int]() //存放符合条件的结果

def backtracking(n: Int, k: Int, startIndex: Int): Unit = {
 if (path.size == k) {
 // 如果path的size == k就达到题目要求，添加到结果集，并返回
 result.append(path.toList)
 return
 }
 for (i <- startIndex to n) { // 遍历从startIndex到n
 path.append(i) // 先把数字添加进去
 backtracking(n, k, i + 1) // 进行下一步回溯
 path = path.take(path.size - 1) // 回溯完再删除掉刚刚添加的数字
 }
 }

backtracking(n, k, 1) // 执行回溯
    result.toList // 最终返回result的List形式，return关键字可以省略
  }
}
```

剪枝:

def backtracking(n: Int, k: Int, startIndex: Int): Unit = {
 if (path.size == k) {
 // 如果path的size == k就达到题目要求，添加到结果集，并返回
 result.append(path.toList)
 return
 }
 // 剪枝优化
 for (i <- startIndex to (n - (k - path.size) + 1)) {
 path.append(i) // 先把数字添加进去
 backtracking(n, k, i + 1) // 进行下一步回溯
 path = path.take(path.size - 1) // 回溯完再删除掉刚刚添加的数字
 }
 }

backtracking(n, k, 1) // 执行回溯
    result.toList // 最终返回result的List形式，return关键字可以省略
  }
}
```

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