本文主要是介绍【C++】77组合，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
给定两个整数 n 和 k，返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。
你可以按 任何顺序 返回答案。
使用回溯算法。我们可以按照以下步骤来实现：
- 创建一个辅助函数 backtrack，用来进行回溯搜索。其中包括当前组合的状态变量 current、起始搜索值 start 和结果集合 result。
- 在回溯函数中，如果当前组合的大小等于 k，则将 current 加入到结果集合中。
- 否则，在 [start, n] 范围内进行遍历，选择一个数加入到当前组合中，并递归调用 backtrack 函数搜索下一个数字。
- 搜索完成后，需要回溯，将当前加入的数移除，继续在下一个位置搜索其他可能的数。
#include <vector>void backtrack(int start, int n, int k, std::vector<int>& current, std::vector<std::vector<int>>& result) {if (current.size() == k) {result.push_back(current);return;}for (int i = start; i <= n; ++i) {current.push_back(i);backtrack(i + 1, n, k, current, result);current.pop_back(); // Backtrack}
}std::vector<std::vector<int>> combine(int n, int k) {std::vector<std::vector<int>> result;std::vector<int> current;backtrack(1, n, k, current, result);return result;
}时间复杂度分析：
在回溯函数中，进行了一个从 start 到 n 的循环，每个数都尝试加入到当前组合中，并进行递归调用。
对于每个位置，有两种选择：选或者不选，因此总共有 2^k 种可能的组合，其中 k 为要选择的数的个数。
每个组合的生成过程中，需要 O(k) 的时间来复制和移除元素。
因此，总的时间复杂度为 O(2^k * k)，其中 k 为要选择的数的个数。
空间复杂度分析：
在递归调用过程中，需要 O(k) 的栈空间来存储当前的组合情况，其中 k 为要选择的数的个数。
存储结果的容器需要额外的 O© 空间来存储所有可能的组合，其中 C 为所有可能的组合数量。
因此，总的空间复杂度为 O(k + C)，其中 k 为要选择的数的个数，C 为所有可能的组合数量。
综合来看，给定的组合算法的时间复杂度是指数级别的，取决于要选择的数的个数和范围的大小。而空间复杂度则主要受递归调用和结果集合的影响。
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