代码随想录算法训练营第二十四天 |回溯算法part03
93 复原IP地址
纯手搓，动动脑子就能做出来，其实就是改一下返回条件，加两个判断条件就行了。
如果长度是4并且遍历到最后了，那就返回。
如果长度大于4，那么直接返回。
如果开头是0，而且后面还有数，那也返回。
如果组成的数大于255了，那么直接返回。
s = "010010"
def backtracking(s,result,path,index):
if len(path) == 4 and index == len(s):
result.append('.'.join(path))
return
for i in range(index,len(s)):
if len(path) > 4:
return
if int(s[index:i+1]) > 255:
return
if int(s[index]) == 0 and len(s[index:i+1]) > 1 and s[index+1] :
break
path.append(s[index:i+1])
backtracking(s,result,path,i+1)
path.pop()
result = []
backtracking(s,result,[],0)
print(result)
78 子集
思路：有数就加进来，但是不要return，因为一旦return就会pop
nums = [0]
def backtracking(nums,path,result,index):
if path :
result.append(path[:])
# return
for i in range(index,len(nums)):
path.append(nums[i])
backtracking(nums,path,result,i+1)
path.pop()
result = [[]]
backtracking(nums,[],result,0)
print(result)
90 子集II
思路：和40 组合总和几乎一模一样，就是多了一个判断的条件，因为每个数只能出现一次，那么就需要用index+1了。
另外，也有可能出现 1 1 2 和 2 1 1 这种情况，所以就需要进行如下判断：
if i > index and nums[i] == nums[i-1]:
continue
那么为什么是这个呢？
i > index: 这个条件保证只有当 i 的值大于 index 时，才会进行检查。这是因为我们希望在每一层递归中，只有当前的元素与前一个元素相等时，才进行跳过处理，而第一个元素（即 i == index）不需要与前一个元素比较。
nums[i] == nums[i-1] : 这个条件检查当前元素 nums[i] 是否与前一个元素 nums[i-1] 相同。如果相同，意味着当前元素已经在之前的路径中出现过，跳过当前元素可以避免产生重复的组合。
这两行代码的意思是，我先遍历第一个数，然后遍历到这一轮的下一个数的时候，我再进行比较，比较当前数和前一个数是否一样，如果一样，就跳过。
比如说 1 1 2 3，我刚开始遍历了1了，然后到了第2个1 我就不遍历了，完整代码如下：
nums = [1,2,2]
nums.sort()
def backtracking(nums,path,result,index):
if path :
result.append(path[:])
# return
for i in range(index,len(nums)):
if i > index and nums[i] == nums[i-1]:
continue
path.append(nums[i])
backtracking(nums,path,result,i+1)
path.pop()
result = [[]]
backtracking(nums,[],result,0)
print(result)
