def generateParenthesis(n):
stack = []
def backtrack(openN, closeN, s):
if closeN == 0:
stack.append(s)
return
if openN > 0:
s += '('
openN -= 1
backtrack(openN, closeN, s)
if closeN > openN:
s += ')'
closeN -= 1
backtrack(openN, closeN, s)
backtrack(n,n,'')
return stack
print(generateParenthesis(3))
输出是
['((()))', '((()))', '(()())', '(()())', '()(())', '()(())', '()()()', '()()()']
但我期望的是
['((()))', '(()())', '(())()', '()(())', '()()()']
为什么会有重复值?
def generateParenthesis(n):
stack = []
def backtrack(openN, closeN, s):
# If no more closing parentheses are needed, add the sequence to the stack
if closeN == 0:
stack.append(s)
return
# If there are open parentheses to add, add one and recurse
if openN > 0:
backtrack(openN - 1, closeN, s + '(')
# If the number of closing parentheses needed is greater than the number of opening ones,
# it's safe to add a closing parenthesis and recurse
if closeN > openN:
backtrack(openN, closeN - 1, s + ')')
# Start the recursive process with the full count of opening and closing parentheses
backtrack(n, n, "")
return stack
# Example usage
print(generateParenthesis(3))
这是ChatGPT 的结果。我认为代码的操作和我的一样。但不知道为什么结果不一样。
不同之处在于,在您的版本中,局部变量
openN
在当前调用框架内发生了变化:openN -= 1
而ChatGPT的版本,它仅作为递归调用参数进行更改:
# ChatGPT -- correct
# ...
if openN > 0:
backtrack(openN - 1, closeN, s + '(')
# ^^^^^^^^^
# ...
在您的版本中,
if
结构是这样的,在给定的帧中,在顶部openN -= 1
中执行if
将影响底部openN
中使用的if
值,使其比应有的值少1是:
# Your version -- incorrect
# ...
if openN > 0:
s += '('
openN -= 1 # change openN
backtrack(openN, closeN, s)
if closeN > openN: # this condition is now less strict by 1
s += ')'
closeN -= 1
backtrack(openN, closeN, s) # call backtrack(openN - 1, closeN - 1, s)
# ...
在底线上,我们想要的调用是
backtrack(openN, closeN - 1, s)
但如果顶部分支运行,您的调用就会关闭 1,从而使 openN
减少 1 并破坏当前帧其余部分的值。
不仅如此,在正确版本中,保护底部递归调用的条件过去是
if closeN > openN:
,现在是 if closeN > openN - 1:
。这个条件更容易满足,考虑到额外的结果(更多的递归调用==输出中更多的结果)。
这里的一般经验法则是:除非有充分的理由,否则不要改变值。每个递归调用帧都需要纯粹根据其参数进行计算。如果这些参数在本地发生变化,特别是在
if
中,逻辑很容易改变,这样您就可以计算不同调用框架的结果,或者在这种情况下,进行对调用框架没有意义的递归调用。算法(打开/关闭的计数需要与s
保持同步)。
许多语言不允许改变值,而其他语言则可以更轻松地将参数值声明为常量。在 C++ 中将其写为
void backtrack(const int openN, const int closeN, const std::string &s)
会带来更安全的逻辑,从而防止在编译器级别出现不必要的 -=
。
请注意,从技术上讲,
closeN -= 1
并不是一个错误,因为 closeN
在突变后从未使用过。但它仍然是糟糕的风格,因为如果您决定在重构或功能更改后使用它,它很容易在将来导致错误,因此最佳实践是不要改变它。
如果您不喜欢参数列表中带有减法和加法的“繁忙”递归函数调用,您可以为当前值创建新变量。如果这些值是非原始值(不是这里的情况),请小心正确复制。
另一个一般提示:打印值或使用调试器来查看两个版本之间的差异。在
print(closeN, openN)
条件上方添加 if closeN > openN:
可以明确其中一个差异。
当回溯函数结束执行时,它会继续执行父函数。 对于您的代码,当您执行generateParanthesis(1)时,在第一次执行时您会得到:
堆栈=[]
第0步回溯(1,1,'')
openN = 1, closeN = 1
you enter in the if openN > 0
s becomes '('
openN = 0, closeN = 1
第 1 步回溯(0,1,'(')
you enter in the if closeN > openN:
s becomes '()'
openN = 0, closeN = 0
第2步回溯(0,0,'()')
You enter if closeN == 0
stack = ['()']
step2 ends
回到步骤1,前面的if是最后一条命令,步骤1结束。
回到步骤0:
current state:
s = '('
openN = 0, closeN = 1
we continue executing and we enter in closeN > openN:
openN = 0, closeN = 0
s = '()'
然后您再执行类似于步骤 2 的回溯步骤。
这就是为什么你的列表中有 2 个“()”。ChatGPT 所做的并不是改变当前步骤中变量的值,而只是将不同的值发送到下一步。这样,当你返回到第0步时,你仍然有openN = 1和closeN = 1,并且你不会进入最后一个if
backtrack
内部,您正在按顺序检查两个条件。因此,如果您在递归函数调用之外递减
if openN > 0:
,则
if closeN > openN:
和
openN -= 1
可能在一次运行中都为 true。请注意,第二个条件必须按顺序排列,仅将第二个
if
更改为
elif
将破坏递归的逻辑。因此,为了避免这个问题,只需在函数调用内部递减并在一次迭代期间保持变量的值不变!