[10월 1주차] 78. Subsets - Facebook, Amazon, ByteDance, Bloomberg, Google, GoldmanSachs, Adobe, Twitter

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[10월 1주차] 78. Subsets - Facebook, Amazon, ByteDance, Bloomberg, Google…

jack 2 642 10.04 22:13

[ 78. Subsets ]

난이도 : Medium

링크: https://leetcode.com/problems/subsets/

 

[ 답글 작성법 ]

예시)

코딩 언어: python3

   

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Comments

jack 10.04 22:22
* Python 3
  - Result : DFS
    Runtime: 53 ms, faster than 17.51% of Python3 online submissions for Subsets.
    Memory Usage: 14.5 MB, less than 18.07% of Python3 online submissions for Subsets.
  - Time Complexity: O(V + E)
  - Space Complexity: O(1)
class Solution:
    def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        result = []
        
        def dfs(index, path):
            result.append(path)
            
            for i in range(index, len(nums)):
                dfs(i+1, path + [nums[i]])
                
        dfs(0,[])
        return result
잉여인간19호 10.06 13:13
class Solution:
    def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        '''
        sett = set()
        sett.add('')
        ans = [[]]
        lenn = len(nums)
        temp = [list(nums)]
        # [1,2,3]
        for i in range(lenn):
            temp2 = []
            for item in temp:
                for k in range(len(item)):
                    newitem = item[:k] + item[k+1:]
                    newitem_str = ','.join([str(i) for i in newitem])
                    if newitem_str not in sett:
                        sett.add(newitem_str)
                        temp2.append(newitem)
            ans += temp
            temp = temp2
        
        return ans
        '''

        ans = []
        def dfs(arr, i):
            if i > len(nums):
                return
            
            ans.append(list(arr))
            
            for j in range(i, len(nums)):
                arr.append(nums[j])
                dfs(arr, j+1)
                arr.pop()
        dfs([],0)
        
        return ans
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