Combination Sum II

本文解析了LeetCode上组合总和II的问题,通过深度优先搜索加动态规划的方法找到所有候选数中相加等于目标值的组合,重点介绍了如何避免重复组合。

题目:Given a collection of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T.Each number in C may only be used once in the combination.


思路:深搜+动态规划

本题的区别就在于每个数字智能用一次,我开始的想法是我去除重复数字,后来例子才让我明白这样不对,因为每个数字都可以的。

还有就是,重复的力量非常可怕。去除重复的列子还记得吗?

本题直接的一个变化就是start+1,但是在前面需要判断的就是我需要判断前面是否存在这个temp

刚刚那个题目是数字可以多次利用,但不需判断是否存在,本身题目就没这个要求。已经试过。

而第二题,每个数字只用过一次,很容易造成使用很多次的结果,导致存在相同组合。

这个题目不需深究,本身leetcode有缺陷,如今,也算是见识到了。第一题,输入代码就是存在重复组合,而结果算是对的。



代码:

class Solution {
public:
//https://leetcode.com/problems/combination-sum-ii/
        vector<int>temp;
        vector<vector<int> >result;
        
    vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {
        sort(candidates.begin(),candidates.end());
        
        sumHelper(candidates,target,0,candidates.size());
        return result;
    }
    
    void sumHelper(vector<int>& candidates,int target,int index,int length){
        //index代表数组索引值,length代表数组长度
        if(target==0){
            //这里很巧的是,别人用sum求和,他不用,他是相减,只要等于0了,就会存入数组中。
            if(find(result.begin(),result.end(),temp)==result.end()){   
                result.push_back(temp);
            }
            return;//不需要返回
        }
        if(index>=length||target<0){//因为是求减法,如果不相等,立即返回||
                                   //还有一种是索引值大于数组长度
            return;
        }
        /*
        if (target < candidates[start]) {
            return;
        }  It seems it is also ok   
        */
        
        for(int i=index;i<=length-1;i++){
            temp.push_back(candidates[i]);
            sumHelper(candidates,target-candidates[i],i+1,length);
            temp.pop_back();
        }
    }
};


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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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