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【Python LeetCode面试题解之第77题：组合】 在LeetCode平台上，第77题被称为"组合"（Combinations）。这道题目是关于算法和数据结构的问题，特别是涉及到了回溯法（Backtracking）的应用。对于求职面试中的Python程序员而言，理解和掌握这个问题的解决方案是非常重要的，因为它能够展示你的问题解决能力和对算法的理解。 题目描述： 给定两个整数n和k，求出1到n的所有可能的k个数的组合。你可以按任何顺序返回答案。 例如，当n=4，k=2时，可能的组合包括[1,2]、[1,3]、[1,4]、[2,3]、[2,4]和[3,4]。 解决此问题的关键在于如何有效地生成所有可能的组合。在Python中，我们通常使用递归的回溯方法来解决这类问题。回溯法是一种尝试解决问题的方法，它尝试通过试探性的步骤来找到解决方案，如果发现当前路径无法找到解，则回溯到之前的决策点，尝试其他路径。 以下是解决这个问题的Python代码： ```python class Solution: def combine(self, n: int, k: int) -> List[List[int]]: def backtrack(start, combination): if len(combination) == k: result.append(list(combination)) return for i in range(start, n + 1): combination.append(i) backtrack(i + 1, combination) combination.pop() result = [] backtrack(1, []) return result ``` 在这个代码中，`backtrack`函数是核心，它接受当前的起始位置`start`和当前组合`combination`作为参数。当组合的长度等于k时，表示找到了一个有效的组合，将其添加到结果列表`result`中。然后，对于每个大于或等于`start`的数字i，将其添加到当前组合，并继续递归到下一个位置。如果发现当前路径无效（即组合的长度小于k），则通过`combination.pop()`回溯，移除最后一个元素，尝试下一个可能的数字。 在面试中，除了提供解决方案外，候选人还应解释算法的时间复杂性和空间复杂性。对于这个问题，由于我们需要生成所有的k-combination，所以时间复杂度是O(n * C(n, k))，其中C(n, k)是组合的数量，等于n! / (k!(n-k)!); 空间复杂度主要取决于回溯过程中递归栈的深度，因此也是O(C(n, k))。 对于求职面试来说，能够深入理解并解释这段代码的工作原理，以及它的时间和空间复杂性，将有助于展现你对算法和数据结构的深厚功底，从而增加你在面试官眼中的吸引力。此外，还可以讨论如何优化这个解决方案，比如是否可以避免使用递归，或者如何减少空间复杂性，例如通过迭代而不是递归来实现。这些都将为你的面试增添亮点。