388.Permutation Sequence-第k个排列(中等题)

第K个排列算法解析
本文介绍了一种求解1到n所有排列中第k个排列的方法,通过字典序找到指定位置的排列顺序。使用Java实现,包括寻找下一个排列、交换元素和反转子数组等功能。

第k个排列

  1. 题目

    给定 n 和 k,求123..n组成的排列中的第 k 个排列。

    注意事项
    1 ≤ n ≤ 9

  2. 样例

    对于 n = 3, 所有的排列如下:
    123
    132
    213
    231
    312
    321
    如果 k = 4, 第4个排列为,231.

  3. 题解

    简单的字典排序。

class Solution {
    /**
      * @param n: n
      * @param k: the kth permutation
      * @return: return the k-th permutation
      */
    public String getPermutation(int n, int k) {
        int[] A = new int[n];
        for (int i=1;i<=n;i++)
        {
            A[i-1] = i;
        }
        k--;
        while (k-- > 0)
        {
            nextPermutation(A);
        }
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i=0;i<A.length;i++)
        {
            sb.append(String.valueOf(A[i]));
        }
        return sb.toString();
    }

    public void nextPermutation(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if (n > 1)
        {
            for(int i=n-2;i>=0;i--)  
            {  
                if (nums[i] < nums[i+1])
                {
                    for (int j=n-1;j>i;j--)
                    {
                        if (nums[j] > nums[i])
                        {
                            swap(nums,i,j);
                            reverse(nums,i+1,nums.length-1);
                            return;
                        }
                    }
                }
            }  
        }
        reverse(nums,0,nums.length-1);
    }

    private void swap(int[] nums,int i,int j)
    {
        int temp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = temp;
    }

    private void reverse(int[] nums,int start,int end)
    {
        for (int i=start,j=end;i<j;i++,j--)
        {
            swap(nums,i,j);
        }
    }
}

Last Update 2016.11.13

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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