


Générer toutes les permutations d'un tableau
Étant donné un tableau d'éléments distincts, le but est de lister toutes les permutations possibles des éléments du tableau.
Algorithme
L'algorithme suivant génère toutes les permutations en temps O(N!) complexité :
- Initialiser : Définir i = 0.
- Itérer sur le tableau : Tandis que i est inférieur à la longueur du tableau :
- Échange : Échangez l'élément à l'index i avec chacun des éléments restants dans le tableau.
- Recurse : Appelez récursivement l'algorithme avec i 1 comme nouvelle valeur i.
- Échangez en arrière : Après l'appel récursif, replacez l'élément dans sa position d'origine.
- Incrémentation i : Incrémentez i de 1.
Implémentation Python
def permute(arr, i=0): if i == len(arr) - 1: print(arr) return for j in range(i, len(arr)): arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] permute(arr, i + 1) arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
Algorithme Jarvis March
Pour les tableaux avec des éléments répétés, l'algorithme Jarvis March est une approche plus efficace :
- Tri : Trier le tableau par ordre croissant ordre.
- Pendant que : Tant que ce n'est pas fait :
- Trouver le pivot : Trouver le plus grand index où l'élément est inférieur à son successeur.
- Rechercher adjacent : Rechercher le dernier élément de la partie triée qui est supérieur à l'élément au niveau du pivot index.
- Échanger : Échanger les éléments au niveau du pivot et des indices adjacents.
- Inverser : Inverser les éléments de l'index pivot jusqu'à la fin de la partie triée.
- Vérification effectuée : Vérifiez si le tableau est trié par ordre décroissant. Si tel est le cas, quittez la boucle.
Implémentation Python
def permute_repeated(arr): ind = [0] * len(arr) for i in range(len(arr)): ind[i] = i while True: yield [arr[i] for i in ind] for i in range(len(arr) - 2, -1, -1): if ind[i] arr[i]: ind[i], ind[j] = ind[j], ind[i] break ind[i + 1:] = sorted(ind[i + 1:])
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