MBE(Model-based Evaluation) LLM-as-a-Judge
2026/1/19 22:43:28
给你一个整数数组nums,数组中的元素互不相同。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。你可以按任意顺序返回解集。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3]输出:[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]
示例 2:
输入:nums = [0]输出:[[],[0]]
提示:
1 <= nums.length <= 10-10 <= nums[i] <= 10nums中的所有元素互不相同这段代码的核心功能是生成一个数组的所有子集(包括空集和数组本身),采用「回溯 + 递归」的思路实现,只是把 “先不选、后选” 的顺序换成了 “先选、后不选”,最终效果完全一致。下面用简洁的语言解释整体逻辑:
成员变量作用:
t:临时数组,用于存储当前正在构造的子集(相当于 “路径”);ans:最终结果数组,存储所有生成的子集。递归函数dfs逻辑:
curr:表示当前处理到数组nums的第curr个元素;curr == nums.size()时,说明所有元素都处理完毕,此时t就是一个完整的子集,将其加入ans后返回;nums[curr]加入临时数组t,递归处理下一个元素(curr+1);递归返回后,执行t.pop_back()恢复现场(删掉刚加入的元素,避免影响后续选择);②不选当前元素:直接递归处理下一个元素(curr+1),不对t做任何修改。主函数subsets:
dfs,启动递归过程;ans。nums=[1,2]会生成[[1,2],[1],[2],[]],而非[[],[2],[1],[1,2]]),但都是完整的子集集合;t后递归)+ 不选(直接递归)” 的组合,遍历所有可能的元素组合,pop_back是回溯的关键,用于恢复临时数组的状态,保证不同选择分支互不干扰。t.push_back()(选元素)和t.pop_back()(恢复现场)是实现回溯的核心;class Solution { public: vector<int> t; vector<vector<int>> ans; void dfs(int curr,vector<int>& nums){ if(curr==nums.size()){ ans.push_back(t); return ; } t.push_back(nums[curr]); dfs(curr+1,nums); t.pop_back(); dfs(curr+1,nums); } vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) { dfs(0,nums); return ans; } };