老僻贞 发表于 2025-6-4 21:54:07

求下一排列问题和全排列问题

排列,字典序与下一排列

假设你有一个数组或序列,下一个排列是指在字典序上比当前排列更大的排列。如果当前排列已经是最大的排列,那么下一个排列是最小的排列。
例如,给定一个数组 ,它的下一个排列是 ;再下一个是;而对于 ,它已经是最大排列;一般规定下一个排列又循环到最小排列,即 。
求下一排列的关键是从当前排列出发,利用字典序的性质来找到下一个更大的排列。这个算法的核心步骤如下:

[*]从右向左扫描数组,找到第一个下降的位置。即找到一个元素 nums,使得 nums < nums。这个位置的存在意味着当前排列还可以变大。如果没有找到这样的 i,说明当前排列已经是最大的排列。
[*]找到比 nums 大的最小元素:找到 i 以右比他大的最小元素(由于 i 以后都是递减的,即最后一个)。
[*]交换元素:交换 nums 和 nums,这一步会确保新的排列更大。
[*]反转后部分:原来 i 处的元素已被替换为更大的元素;为了确保排列的字典序最小,反转 nums 到 nums 的部分,使得这一部分由降序变成升序,变成最小的排列。
为什么这样做是对的?

这是由字典序的性质决定的。每个排列在字典序中是由从左到右的逐步交换构成的。

[*]首先,从后向前找到不降序的第一个元素,确定了“还能增加”的部分。
[*]他应和之后最小的元素交换,并把其他元素重新变成正序,确保增加的字典序最小。
void nextPermutation(vector<int>& nums) {
    int n = nums.size();
    int i = n - 2;
   
    while (i >= 0 && nums >= nums) i--;
    if (i >= 0) swap(nums, nums);
    reverse(nums.begin() + i + 1, nums.end());
}很多语言(也包括 C++)自带了此函数,复杂度显然是 \(O(n)\)。
全排列问题

全排列问题给定一个长度为 n 的数组,要求返回该数组的所有排列。比如,给定数组 ,我们要找出 、、、、、 这六个排列。
全排列的一个特点是,它会生成所有可能的排列组合,并且每个排列都包含数组中所有元素的不同顺序。全排列一共有 \(n!\) 个,你可以直接用上面的下一排列法枚举,运算量为 \(n! * n\)
另一个方案回溯法,通过递归的方式逐步填充排列中的每一个位置,并在每一步选择不同的元素,最后输出所有可能的排列。

[*]初始化:从空的排列开始,递归地填充每个位置。
[*]递归填充排列:每次递归时,我们按顺序在剩余未使用的数字中选择一个,并将其放入当前排列中,递归生成剩余的部分。
[*]回溯:当递归到达底部(即生成了一个排列),我们回到上一层,尝试其他选择。
[*]终止条件:当排列的长度等于数组的长度时,表示一个排列已完全生成,加入结果。
void permute(vector<int>& nums, vector<int>& path, vector<vector<int>>& result, vector<bool>& visited) {
    if (path.size() == nums.size()) {
      result.push_back(path);
      return;
    }

    for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
      if (visited) continue;

      visited = true;
      path.push_back(nums);

      permute(nums, path, result, visited);

      path.pop_back();
      visited = false;
    }
}

[*]时间复杂度:全排列问题的时间复杂度为 O(n!),因为生成所有排列需要 n! 个排列,而每生成一个排列需要 O(n) 时间来复制和保存。
[*]空间复杂度:空间复杂度为 O(n),递归深度。
拓展知识

排列顺序源于字典序,所以这种方法不仅适用于整数数组,也可以扩展到其他类型的数组(如字符串、字符等)。也并不要求数字是连续的 1 ~ n。

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