60. Permutation Sequence

本文介绍了一种算法,用于找出由1到n组成的n!个唯一排列中的第k个排列序列。通过列举并标记所有可能的排列顺序,可以得到对于特定n值的所有可能的排列。文中提供了一个具体的实现方案,利用阶乘计算和动态构建排列字符串的方法来高效地解决问题。

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The set [1,2,3,…,n] contains a total of n! unique permutations.

By listing and labeling all of the permutations in order,
We get the following sequence (ie, for n = 3):

  1. "123"
  2. "132"
  3. "213"
  4. "231"
  5. "312"
  6. "321"

Given n and k, return the kth permutation sequence.

Note: Given n will be between 1 and 9 inclusive.



int factorial(int n) {

    int muln = 1;
    while(n) muln *= n--;
    return muln;
}
string getPermutation(int n, int k) {
    vector<int> nums;
    for (int i = 1; i <= n; i++) nums.push_back(i);
    string res = "";
    while (!nums.empty()) {
        int temp = (k - 1) / factorial(n - 1);
        res += to_string(nums[temp]);
        nums.erase(nums.begin() + temp);
        k -= temp*factorial(n - 1);
        n--;
    }
    return res;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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