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  • leetcode 60. 排列序列(困难、计数法)


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    作者简介:C/C++ 、Golang 领域耕耘者,创作者
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    题目来源: leetcode官网
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    文章目录

      • 💜 题目描述
      • 🧡 算法分析
      • 💚 代码实现
      • 💙 时间复杂度分析

    💜 题目描述

    给出集合 [1,2,3,…,n],其所有元素共有 n! 种排列。

    按大小顺序列出所有排列情况,并一一标记,当 n = 3 时, 所有排列如下:

    “123”
    “132”
    “213”
    “231”
    “312”
    “321”
    给定 n 和 k,返回第 k 个排列。

    示例1:

    输入:n = 3, k = 3
    输出:“213”

    示例2:

    输入:n = 4, k = 9
    输出:“2314”

    示例 3:

    输入:n = 3, k = 1
    输出:“123”

    🧡 算法分析

    此题方法之一是用库函数next_permutation

    说明:next_permutation 是求当前排列的下一个排列。

    方法二:计数法
    算法分析:

    1. 从高位到低位每一位分析;
    2. 对于每一位,从小到大枚举未使用的数字,确定应当是几。

    原理:
    因为集合n个数的排列有n!个不同排列, 确定一个数后,后面应该有(n - 1)! 个不同排列,根据此性质,可定位到第几位数字是几。

    举例:
    当 n = 4, k = 14时:

    首先我们将所有排列按首位分组后(就是固定第一位之后):
    1 + (2, 3, 4的全排列)
    2 + (1, 3, 4的全排列)
    3 + (1, 2, 4的全排列)
    4 + (2, 3, 4的全排列)

    接下来我们确定第 k=14个排列在哪一组中。每组的排列个数是 3!=6 个,所以第14个排列在第3组中,所以首位已经可以确定,是3。

    然后我们再将第3组的排列继续分组:
    31 + (2, 4的全排列)
    32 + (1, 4的全排列)
    34 + (1, 2的全排列)

    接下来我们判断第 k=14个排列在哪个小组中。我们先求第 14个排列在第三组中排第几,由于前两组每组有6个排列,所以第14个排列在第3组排第 14−6∗2=2。
    在第三组中每个小组的排列个数是 2!=2个,所以第 k 个排列在第1个小组,所以可以确定它的第二位数字是1。

    依次类推,可以推出第14个排列是 3142。

    💚 代码实现

    方法一:

    class Solution {
    public:
        string getPermutation(int n, int k) {
            // 使用库函数
            string re;
            for(int i = 1; i <= n; i ++) re += to_string(i);
            for(int i = 0; i < k - 1; i ++)
                next_permutation(re.begin(), re.end());
          
            return re;
        }
    };
    
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    方法二:

    class Solution {
    public:
        string getPermutation(int n, int k) {
            string re;
            vector<bool> st(n);
            for(int i = 0; i < n; i ++)
            {
                int f = 1;  // 预处理阶乘数字
                for(int j = 1; j < n - i; j ++) f *= j;
                for(int j = 0; j < n; j ++)
                {
                    if(!st[j])
                    {
                        if(k <= f)
                        {
                            re += to_string(j + 1);
                            st[j] = true;
                            break;
                        }
                        k -= f;
                    }
                }
            }
            return re;
        }
    };
    
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    执行结果:

    在这里插入图片描述

    💙 时间复杂度分析

    方法一:
    时间复杂度为:O(n! * k)

    方法二:
    时间复杂度为:两重循环,所以时间复杂度为O(n2)

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_39486027/article/details/126420402
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