* Permutation Sequence - Leetcode

本文介绍了一种使用康拓编码方法来获取排列数的算法,并通过实例演示了实现过程。
public class Solution {
      public String getPermutation(int n, int k) {
            int[] num = new int[n];
	        for(int i=1; i<=n; i++)
	            num[i-1]=i;
	            
	        for(int i=0; i<k-1; i++){
	            nextPermutation(num);
	        }
	        
	        StringBuilder sb = new StringBuilder();
	        for(int i=0; i<n; i++){
	            sb.append(num[i]);
	        }
	        
	        return sb.toString();
	    }
	    
	    public void nextPermutation(int[] num) {
		int pivot = 0;
		for (int i = num.length - 2; i >= 0; i--) {
			if (num[i] < num[i + 1]) {
				pivot = i;
				break;
			}
		}

		int j = num.length - 1;
		while (j != pivot && num[j] <= num[pivot])
			j--;

		if (j <= 0) {
			reverseStringArray(num, 0, num.length - 1);
		} else {
			int c = num[pivot];
			num[pivot] = num[j];
			num[j] = c;
			reverseStringArray(num, pivot + 1, num.length - 1);
		}
	}

	private static void reverseStringArray(int[] s, int start, int end) {
		for (int i = start; i < (start + end+1) / 2; i++) {
			int c = s[i];
			s[i] = s[end  - (i - start)];
			s[end  - (i - start)] = c;
		}
	}
}

思路还是上一个的。

还有一个是数学规律法(康拓编码):

待续~


内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
### 题目描述 LeetCode Problem 46: **Permutations** 是一道中等难度的算法题目,主要任务是生成给定整数数组的所有可能的排列组合。例如,输入 `[1,2,3]` 应该输出以下排列结果: ``` [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ] ``` 该问题的核心在于生成所有可能的排列,且每个排列中的元素必须使用一次且仅使用一次[^4]。 --- ### 解题方法 #### 方法一:回溯法(递归) 这是一种常见的递归方法,通过维护一个布尔数组 `record` 来记录哪些元素已经被使用,然后递归地尝试将未使用的元素加入当前排列中。当当前排列长度与输入数组长度一致时,就将该排列加入结果集。 ```cpp class Solution { public: vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) { vector<vector<int>> res; vector<bool> record(nums.size(), false); vector<int> cur; per(res, record, cur, nums, nums.size(), 0); return res; } private: void per(vector<vector<int>>& res, vector<bool>& record, vector<int>& cur, vector<int>& nums, int n, int pos) { for (int i = 0; i < n; ++i) { if (!record[i]) { record[i] = true; cur.push_back(nums[i]); if (pos == n - 1) res.push_back(cur); else per(res, record, cur, nums, n, pos + 1); cur.pop_back(); record[i] = false; } } } }; ``` 这种方法的时间复杂度为 **O(n × n!)**,其中 `n!` 是所有排列的总数,而 `n` 是每个排列的构造时间[^3]。 --- #### 方法二:逐层构建排列 该方法基于这样一个观察:每个排列可以看作是在前 `n-1` 个数的排列基础上,将第 `n` 个数插入到每一个可能的位置。通过迭代的方式,逐层构建排列。 ```java public List<List<Integer>> permute(int[] nums) { List<List<Integer>> res = new ArrayList<>(); if (nums == null || nums.length == 0) return res; List<Integer> first = new ArrayList<>(); first.add(nums[0]); res.add(first); for (int i = 1; i < nums.length; i++) { List<List<Integer>> newRes = new ArrayList<>(); for (List<Integer> item : res) { for (int j = 0; j <= item.size(); j++) { List<Integer> temp = new ArrayList<>(item); temp.add(j, nums[i]); newRes.add(temp); } } res = newRes; } return res; } ``` 该方法的时间复杂度也为 **O(n × n!)**,但实现方式更为直观,适合理解排列的构建过程[^2]。 --- ### 相关问题 - **LeetCode 47: Permutations II** —— 处理包含重复元素的排列问题。 - **LeetCode 60: Permutation Sequence** —— 找出第 k 个排列。 - **LeetCode 31: Next Permutation** —— 实现下一个字典序排列。 - **LeetCode 77: Combinations** —— 生成所有可能的组合。 这些问题都与排列、组合密切相关,适合进一步巩固递归与回溯算法的使用[^1]。 ---
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