题目: 子集

方法一：回溯法

回溯法是一种解决子集问题的常见方法。它基于深度优先搜索（DFS）和递归实现。回溯法用于解决的问题通常可以表示为树形结构，其中每个节点代表一个解的部分或完整的解。回溯法通过在每个节点上进行决策，搜索整个树，以找到所有解决方案。

下面是使用回溯法来解决Leecode的子集问题的示例代码：

python Copy code class Solution:

   def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
       n = len(nums)
       res = []
       def backtrack(start, path):
           res.append(path)
           for i in range(start, n):
               backtrack(i+1, path+[nums[i]])
       backtrack(0, [])
       return res

方法二：位运算

使用位运算可以很方便地生成子集。我们可以用一个二进制数来表示一个子集，例如，对于集合{1,2,3}，000表示空集，001表示{1}，010表示{2}，011表示{1,2}，以此类推。那么，我们只需要枚举从0到2^n-1之间的所有数字，将每个数字转换为二进制数，根据二进制数的每个位是否为1来判断该位对应的数是否在子集中，即可得到所有子集。

下面是使用位运算来解决Leecode的子集问题的示例代码：

python Copy code class Solution:

   def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
       n = len(nums)
       res = []
       for i in range(1 << n):
           path = []
           for j in range(n):
               if i & (1 << j):
                   path.append(nums[j])
           res.append(path)
       return res

方法三：迭代法

迭代法也是一种解决子集问题的有效方法。与回溯法和位运算不同，迭代法是通过将每个数字插入到前面的每个子集中来生成新的子集。

下面是使用迭代法来解决Leecode的子集问题的示例代码：

python Copy code class Solution:

   def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
       res = [[]]
       for num in nums:
           for i in range(len(res)):
               res.append(res[i]+[num])
       return res