LeetCode: Permutation Sequence

本文介绍了一种利用递归和阶乘计算的方法,快速定位任意给定大小n的排列序列中的特定位置k的排列。通过计算阶乘和进行除法、取余操作,算法能够准确找到目标排列,并在常数时间内完成查找。

思路:对于一个数n,共有n!个排列,这些排列可以分成n组,第i组表示第一个数为i,则每一组内部共有(n-1)!个排列,所以要找出n表示的第k个排列,分成两步进行查找,首先找到所属组的位置,然后找到在组内的位置。

1. 找组的位置,因为一共有n组,每组(n-1)!个排列,所以 (k-1) / f(n-1) 表示组的编号;(f(n)表示n的阶乘);

2. 找组内位置,组内位置都是重复排列的,可以通过(k-1) % factorial[n-1]+1)找到组内位置。

注意:注意更新本来的字符串S。

code:

class Solution {
public:
    string solve(string &s,vector<int> &factorial,int n,int k){
        if(n==1)return s.substr(0,1);
        int i = (k-1)/factorial[n-1];
        string cur = s.substr(i,1);
        string leftS = s.substr(0,i) + s.substr(i+1);
        string ret = solve(leftS,factorial,n-1,(k-1) % factorial[n-1]+1);
        return cur + ret;
    }
    string getPermutation(int n, int k) {
        vector<int> factorial(1,1);
        string s = "123456789";
        for(int i = 1;i<=9;i++)
            factorial.push_back(factorial[i-1]*i);
        string ret = solve(s,factorial,n,k);
        return ret;
    }
};


内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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