python 数学+减治、下一个排列法、DFS回溯法实现:第 k 个排列【LeetCode 题目 60】

2024-04-23 09:04

本文主要是介绍python 数学+减治、下一个排列法、DFS回溯法实现:第 k 个排列【LeetCode 题目 60】,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!

作者介绍:10年大厂数据\经营分析经验,现任大厂数据部门负责人。
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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 nk,返回第 k 个排列。

输入格式
  • n:一个整数,表示集合的大小。
  • k:一个整数,表示所求的排列序号。
输出格式
  • 返回一个字符串,表示第 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"

方法一:数学 + 减治法

解题步骤
  1. 计算阶乘:首先计算所有小于等于 n 的数字的阶乘,这有助于后续确定每位数字的位置。
  2. 确定每位数字:从最高位开始,根据阶乘数确定每一位在剩余数字中的位置。
  3. 更新 k 值:更新 kk 减去前面已确定位的组合数。
  4. 重复选择数字:直到所有位置都填满。
完整的规范代码
def getPermutation(n, k):"""使用数学方法和减治法获取第k个排列:param n: int, 集合的大小:param k: int, 排列的序号:return: str, 第k个排列"""factorial = [1] * nfor i in range(1, n):factorial[i] = factorial[i - 1] * ik -= 1  # 转换成索引answer = []numbers = list(range(1, n + 1))for i in range(1, n + 1):index = k // factorial[n - i]answer.append(str(numbers.pop(index)))k %= factorial[n - i]return ''.join(answer)# 示例调用
print(getPermutation(3, 3))  # 输出: "213"
print(getPermutation(4, 9))  # 输出: "2314"
算法分析
  • 时间复杂度:(O(n^2)),计算阶乘数组为 (O(n)),确定每一位数字为 (O(n^2))(因为每次都要从列表中删除元素)。
  • 空间复杂度:(O(n)),存储阶乘数组和数字列表。

方法二:下一个排列法

解题步骤
  1. 生成最小排列:首先生成 [1,2,...,n]
  2. 应用 next permutation:应用 k-1 次“下一个排列”算法得到第 k 个排列。
完整的规范代码
def getPermutation(n, k):"""使用next permutation方法获取第k个排列:param n: int, 集合的大小:param k: int, 排列的序号:return: str, 第k个排列"""def next_permutation(nums):i = j = len(nums) - 1while i > 0 and nums[i-1] >= nums[i]:i -= 1if i == 0:   # nums are in descending ordernums.reverse()returnk = i - 1    # find the last "ascending" positionwhile nums[j] <= nums[k]:j -= 1nums[k], nums[j] = nums[j], nums[k]  l, r = k+1, len(nums)-1  # reverse the second partwhile l < r:nums[l],nums[r] = nums[r], nums[l]l +=1; r -= 1nums = list(range(1, n + 1))for _ in range(k - 1):next_permutation(nums)return ''.join(map(str, nums))# 示例调用
print(getPermutation(3, 3))  # 输出: "213"
print(getPermutation(4, 9))  # 输出: "2314"
算法分析
  • 时间复杂度:(O(n \times k)),每次生成下一个排列需要 (O(n)) 时间。
  • 空间复杂度:(O(n)),存储数字列表。

方法三:DFS回溯法

解题步骤
  1. DFS遍历:使用深度优先搜索遍历所有可能的排列。
  2. 计数并返回:当遍历到第 k 个排列时立即返回。
完整的规范代码
def getPermutation(n, k):"""使用DFS回溯法获取第k个排列:param n: int, 集合的大小:param k: int, 排列的序号:return: str, 第k个排列"""def dfs(path):nonlocal countif len(path) == n:count += 1if count == k:return pathreturnfor number in range(1, n+1):if number in path:continueres = dfs(path + [number])if res:return rescount = 0result = dfs([])return ''.join(map(str, result)) if result else ""# 示例调用
print(getPermutation(3, 3))  # 输出: "213"
print(getPermutation(4, 9))  # 输出: "2314"
算法分析
  • 时间复杂度:(O(n!)),理论上需要遍历所有排列。
  • 空间复杂度:(O(n)),递归深度为 n

不同算法的优劣势对比

在这里插入图片描述

应用示例详解:密码生成系统

场景描述

在密码生成和密码管理软件中,经常需要生成复杂且难以预测的密码来增加安全性。使用“第 k 个排列”算法可以在预定义字符集上生成随机但确定的密码,适用于需要高安全性的应用场景,如在线银行、军事通信等。

方法:数学+减治法

技术选择
选择方法一(数学+减治法),因为它可以直接计算出第 k 个排列而无需生成所有排列,提高了生成效率和保密性。

实现步骤

  1. 选择字符集:定义一个字符集,例如包含大小写字母和数字 [1-9, a-z, A-Z]
  2. 计算阶乘:预先计算出所有小于字符集大小的阶乘,用于后续计算排列位置。
  3. 确定每位字符:根据阶乘和 k 值,快速确定每一位置上的字符,直接计算出第 k 个排列。
  4. 生成密码:将计算出的排列作为密码,提供给用户或用于加密应用。

代码实现

def getPermutation(characters, k):"""使用数学方法和减治法基于给定字符集生成密码:param characters: str, 字符集:param k: int, 指定的排列序号:return: str, 生成的密码(排列)"""n = len(characters)factorial = [1] * (n + 1)for i in range(2, n + 1):factorial[i] = factorial[i - 1] * ik -= 1  # 转换为基于0的索引answer = []numbers = list(characters)for i in range(1, n + 1):index = k // factorial[n - i]answer.append(numbers.pop(index))k %= factorial[n - i]return ''.join(answer)# 示例调用
chars = "123456789ABCDEF"
k = 9432
print(getPermutation(chars, k))  # 输出: 第9432个排列
应用优势
  • 效率高:直接计算第 k 个排列,无需枚举所有可能,适合实时密码生成需求。
  • 安全性强:密码的生成基于数学计算,没有明显的规律,安全性高。
  • 适用性广:可根据不同的字符集和需求灵活定制密码生成策略。

总结

通过在密码生成系统中应用“第 k 个排列”算法,开发者可以提供一种高效且安全的方式来生成复杂密码。此外,该算法的高计算效率和确定性也使其成为理想的选择,用于需要快速生成大量密码或密钥的场合,比如动态令牌生成、临时密码分配等。此方法不仅优化了密码生成过程,也极大提高了密码管理系统的整体安全性。

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