求集合的所有子集
对于任意集合A，元素个数为n（空集n=0），其所有子集的个数为2^n个
如集合A={a,b,c},其子集个数为8；对于任意一个元素，在每个子集中，
要么存在，要么不存在，对应关系是：
a->1或a->0
b->1或b->0
c->1或c->0
映射为子集：
(a,b,c)
(1,1,1)->(a,b,c)
(1,1,0)->(a,b )
(1,0,1)->(a, c)
(1,0,0)->(a )
(0,1,1)->( b,c)
(0,1,0)->( b )
(0,0,1)->( c)
(0,0,0)->@ (@表示空集)
算法（1）：
观察以上规律，与计算机中数据存储方式相似，故可以通过一个整型数（int）与
集合映射000...000 ~ 111...111（0表示有，1表示无，反之亦可），通过该整型数
逐次增1可遍历获取所有的数，即获取集合的相应子集。
在这里提一下，使用这种方式映射集合，在进行集合运算时，相当简便，如
交运算对应按位与&，{a,b,c}交{a,b}得{a,b}<--->111&110==110
并运算对应按位或|，
差运算对应&~。
算法（2）：
设函数f(n)=2^n (n>=0)，有如下递推关系f(n)=2*f(n-1)=2*(2*f(n-2))
由此可知，求集合子集的算法可以用递归的方式实现，对于每个元素用一个映射列表marks，标记其
在子集中的有无
很显然，在集合元素个数少的情况下，算法（1）优于算法（2），因为只需通过加法运算，便能映射
出子集，而算法（2）要递归调用函数，速度稍慢。但算法（1）有一个严重缺陷，集合的个数不能大于在
计算机中一个整型数的位数，一般计算机中整型数的为32位。对于算法（2）就没这样限制。
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算法（1）,取低位到高位码段作为映射列表
[cpp]view plaincopy
template
voidprint(T a[],intmark,intlength)
{
boolallZero=true;
intlimit=1<
for(inti=0;i
{
if(((1<
{
allZero=false;
cout<
}
}
if(allZero==true)
{
cout<<"@";
}
cout<
}
template
voidsubset(T a[],intlength)
{
if(length>31)return;
intlowFlag=0;//对应000...000
inthighFlag=(1<
for(inti=lowFlag;i<=highFlag;++i)
{
print(a,i,length);
}
}
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算法（2）
[cpp]view plaincopy
template
voidprint(T a[],boolmarks[],intlength)
{
boolallFalse=true;
for(inti=0;i
{
if(marks[i]==true)
{
allfalse=false;
cout<
}
}
if(allFalse==true)
{
cout<<"@";
}
cout<
}
template
voidsubset(T a[],boolmarks[],intm,intn,intlength)
{
if(m>n)
{
print(a,marks,length);
}
else
{
marks[m]=true;
subset(a,marks,m+1,n,length);
marks[m]=false;
subset(a,marks,m+1,n,length);
}
}
