给一个整数数组 nums ,其中可能包含重复元素,请你返回该数组所有可能的子集(幂集)。解集不能包含重复的子集。返回的解集中,子集可以按任意顺序 排列。 输入示例:nums = [1,2,2] ,输出示例:[[],[1],[1,2],[1,2,2],[2],[2,2]],用python代码表示
时间: 2023-05-24 16:01:30 浏览: 36
可以使用Python中的itertools库的combinations函数来生成所有的子集,然后再剔除掉重复的子集即可。
以下是代码:
from itertools import combinations
def subsets(nums):
res = []
for i in range(len(nums)+1):
for subset in combinations(nums, i):
if subset not in res:
res.append(list(subset))
return res
nums = [1,2,2]
print(subsets(nums)) # [[], [1], [2], [1, 2], [2, 2], [1, 2, 2]]
相关问题
3. 给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。
可以使用回溯法来解决该问题。具体思路如下:
1. 首先将数组进行排序,这样可以避免生成重复的子集。
2. 然后定义一个辅助函数 backtrack(start, path),其中 start 表示从哪个位置开始生成子集,path 表示当前已经生成的子集。
3. 在 backtrack 函数中,首先将当前生成的子集添加到结果列表中,然后从 start 开始循环遍历数组,对于每个元素,如果它和前一个元素相同并且前一个元素没有被选择,则跳过这个元素,避免生成重复的子集;否则将这个元素加入到当前子集中,并递归调用 backtrack(start+1, path),生成以当前子集为前缀的所有子集,然后将当前子集中的这个元素移除,继续遍历数组。
4. 最后返回结果列表即可。
下面是具体的 Python 代码实现:
```python
class Solution:
def subsetsWithDup(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
res = []
nums.sort()
n = len(nums)
def backtrack(start, path):
res.append(path[:])
for i in range(start, n):
if i > start and nums[i] == nums[i-1]:
continue
path.append(nums[i])
backtrack(i+1, path)
path.pop()
backtrack(0, [])
return res
```
时间复杂度为 O(2^n),其中 n 为数组长度,因为每个元素可以选择或不选择,所以总共有 2^n 种可能的组合。空间复杂度为 O(n),因为需要一个 path 数组来保存当前生成的子集。
给你一个整数数组 nums ,其中可能包含重复元素,请你返回该数组所有可能的子集(幂集)。 解集 不能 包含重复的子集。返回的解集中,子集可以按 任意顺序 排列。
对于给定的整数数组nums,求它的所有子集(幂集)的问题,可以使用递归的方法来解决。
首先,我们考虑数组nums的长度为0的情况。在这种情况下,数组nums的所有子集都是空集,所以我们可以直接返回空集。
接下来,我们考虑数组nums的长度为1的情况。在这种情况下,数组nums的所有子集包括空集和数组nums本身,即[], [nums[0]]。
最后,我们考虑数组nums的长度大于1的情况。在这种情况下,我们可以将数组nums分成两部分,分别为nums[0:len(nums)-1]和nums[len(nums)-1]。对于nums[0:len(nums)-1],我们可以递归地求出它的所有子集,然后将nums[len(nums)-1]加入到每一个子集中。这样就可以得到数组nums的所有子集。
示例代码如下:
```
def subsets(nums):
if not nums:
return [[]]
if len(nums) == 1:
return [[], nums]
res = []
for subset in subsets(nums[:-1]):
res.append(subset)
res.append(subset + [nums[-1]])
return res
```
这里假设我们使用 Python 语言来实现。
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