LeetCode #89 - Gray Code

本文介绍了一种生成格雷码序列的有效算法。通过递推方法,从n-1位到n位,按特定规则扩展序列,确保每两个连续值只有一位不同。文章提供了C++实现代码,并给出具体示例,帮助理解格雷码及其生成过程。

题目描述:

The gray code is a binary numeral system where two successive values differ in only one bit.

Given a non-negative integer n representing the total number of bits in the code, print the sequence of gray code. A gray code sequence must begin with 0.

Example 1:

Input: 2
Output: [0,1,3,2]
Explanation:
00 - 0
01 - 1
11 - 3
10 - 2

For a given n, a gray code sequence may not be uniquely defined.
For example, [0,2,3,1] is also a valid gray code sequence.

00 - 0
10 - 2
11 - 3
01 - 1

Example 2:

Input: 0
Output: [0]
Explanation: We define the gray code sequence to begin with 0.
             A gray code sequence of n has size = 2^n, which for n = 0 the size is 2^0 = 1.
             Therefore, for n = 0 the gray code sequence is [0].

给定n,求2^n个格雷码序列。格雷码从n-1位到n位递推的时候,就是按照以前的序列将第n个高位置为1,即增加2^n,得到新的序列,所以是一个循环递推的过程。

class Solution {
public:
    vector<int> grayCode(int n) {
        vector<int> result;
        result.push_back(0);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            vector<int> temp=result;
            for(int j=temp.size()-1;j>=0;j--)
                result.push_back(temp[j]+pow(2,i));
        }
        return result;
    }
};

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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