Backtracking
백트래킹(backtracking)이란? : 한정 조건을 가진 문제를 푸는 전략이다. 해를 찾는 도중 해당 경로에서 해가 나오지 않고 막히면, 되돌아가서 다른 경로에서 해를 찾아가는 기법을 말한다.
구현 방법
- 주요 개념은 해를 얻을 때까지 모든 가능성을 시도한다는 것이다.
- 모든 가능성은 하나의 트리처럼 구성할 수 있으며, 여러 가지 중에 해결책이 있다.
- 트리를 검사하기 위해 **깊이 우선 탐색(DFS)**을 사용한다. 탐색 중에 오답을 만나면 이전 분기점으로 돌아간다. 시도해보지 않은 다른 해결 방법이 있으면 시도한다.
- 해결 방법이 더 없으면 더 이전의 분기점으로 돌아간다. 모든 트리의 노드를 검사해도 답을 못 찾을 경우, 이 문제의 해결책은 없는 것으로 결론이 난다.
출처: 퇴각검색 - 위키백과
문제
46. Permutations
Given an array nums of distinct integers, return all the possible permutations. You can return the answer in any order. 해석: 모든 순열의 경우의 수를 구하라.
**순열(Permutation)이란? ** 서로 다른 n개 중에 n개를 모두 선택하는 경우의 수를 의미한다. 순서가 다르면 다른 경우의 수로 본다. 예를 들어 [1, 2, 3] 이라는 배열이 있다면 서로 다른 순열의 경우의 수는 총
3!인 여섯 가지가 나온다.[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]
Example 1:
Input: nums = [1,2,3]
Output: [[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]Example 2:
Input: nums = [0,1]
Output: [[0,1],[1,0]]Example 3:
Input: nums = [1]
Output: [[1]]Constraints:
- 1 <= nums.length <= 6
- -10 <= nums[i] <= 10
- All the integers of nums are unique.
풀이
class Solution:
def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
result = []
self.dfs(nums, [], result)
return result
def dfs(self, nums, path, solution):
# 만약 nums 배열에 아무 원소도 없다면, path 배열에 모든 원소가 이동되었다는 뜻.
# 따라서 해당 path 배열을 정답 (result) 배열에 추가한다.
# deep copy로 추가
if len(nums) == 0:
result.append(path[:])
return
# backtracking
else:
for i in range(len(nums)):
# nums 배열에서 n 번째 숫자를 제거하고, temp 배열에 추가한다
self.dfs(nums[:i]+nums[i+1:], path+[nums[i]], result)풀이 해설
Example1의 예시를 가지고 백트래킹 문제를 해결해보자.
Input: nums = [1,2,3]
Output: [[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]- 처음에
path라는 빈배열과nums라는 기존 숫자 배열 두 가지를 사용한다. - 빈 배열로 시작해 다음 단계 노드로 넘어갈 때마다 가능한 조합의 수를 하나씩 추가하면서 깊이 우선 탐색을 진행한다.
- 이때,
path배열에 추가한 숫자는 기존nums배열에서 제거를 해, 해당 경로를 지나갔다고 체크한다. - 만약
nums배열에 값이 하나도 없다면, 해당 경로는 더이상 추가할 숫자가 없다는 뜻이므로, 이전 분기점으로 돌아간다. (백트래킹)
문제 해결과정을 아래와 같이 트리로 나타낼 수 있다. 첫번째 조합인 [1, 2, 3] 을 얻는 방법을 설명하면 아래와 같다.
- 첫번째 단계:
path: []nums: [1, 2, 3] - 두번째 단계:
nums의 첫번째 원소 1를path에 넣고 다음 단계로 넘어감path: [1]nums: [2, 3] - 세번째 단계:
nums의 첫번째 원소 2를path에 넣고 다음 단계로 넘어감path: [1, 2]nums: [3] - 네번째 단계:
nums의 첫번째 원소 3를path에 넣고 다음 단계로 넘어감path: [1, 2, 3]nums: [] - 마지막 백트래킹:
nums에 값이 없으므로,path에서 구한 조합을result해답 배열에 추가함. (백트래킹) 더 이상 다음 단계가 없으므로, 다음 경로로 넘어간다.
단계별로 시각화를 하자면 아래 그림과 같다:
코드로 시각화가 잘 된 예시가 있어서 참고하면 좋을 듯 하다⬇
dfs(nums = [1, 2, 3] , path = [] , result = [] )
|____ dfs(nums = [2, 3] , path = [1] , result = [] )
| |___dfs(nums = [3] , path = [1, 2] , result = [] )
| | |___dfs(nums = [] , path = [1, 2, 3] , result = [[1, 2, 3]] ) # added a new permutation to the result
| |___dfs(nums = [2] , path = [1, 3] , result = [[1, 2, 3]] )
| |___dfs(nums = [] , path = [1, 3, 2] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2]] ) # added a new permutation to the result
|____ dfs(nums = [1, 3] , path = [2] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2]] )
| |___dfs(nums = [3] , path = [2, 1] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2]] )
| | |___dfs(nums = [] , path = [2, 1, 3] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3]] ) # added a new permutation to the result
| |___dfs(nums = [1] , path = [2, 3] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3]] )
| |___dfs(nums = [] , path = [2, 3, 1] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1]] ) # added a new permutation to the result
|____ dfs(nums = [1, 2] , path = [3] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1]] )
|___dfs(nums = [2] , path = [3, 1] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1]] )
| |___dfs(nums = [] , path = [3, 1, 2] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2]] ) # added a new permutation to the result
|___dfs(nums = [1] , path = [3, 2] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2]] )
|___dfs(nums = [] , path = [3, 2, 1] , result = [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]] ) # added a new permutation to the result