LeetCode 0046 -- 全排列

本文深入解析了全排列问题,提供了一种使用回溯算法解决该问题的最优解方案。通过实例展示,详细解释了如何利用回溯算法生成给定序列的所有可能全排列,包括具体实现代码及时间、空间复杂度分析。

全排列

题目描述

给定一个没有重复数字的序列,返回其所有可能的全排列。

示例:

输入: [1,2,3]
输出:
[
  [1,2,3],
  [1,3,2],
  [2,1,3],
  [2,3,1],
  [3,1,2],
  [3,2,1]
]

解题思路

个人AC

没有思路QAQ。

最优解

回溯算法是一种尝试探索所有可能的候选解来找出所有解的算法。如果候选解被确认“不是一个解(或至少不是最后一个解)”,就回溯到上一个“回溯点”进行一些变化后再次尝试。

在这里插入图片描述

class Solution {
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        // construct output list
        List<List<Integer>> output = new ArrayList<>();
        
        // convert nums into list since output is a list of lists
        List<Integer> sequence = new ArrayList() {{
            for (int num : nums) {
                this.add(num);
            }
        }};
        int n = nums.length;
        backtrack(output, sequence, n, 0);
        return output;
    }
    
    private void backtrack(List<List<Integer>> output, List<Integer> sequence, int n, int first) {
        // if all integers are used up
        if (first == n - 1) {
            output.add(new ArrayList<>(sequence));
            return;
        }
        
        for (int i = first; i < n; i++) {
            // place i-th integer first in the current permutation
            Collections.swap(sequence, first, i);
            permute(output, sequence, n, first + 1);
            // backtrack
            Collections.swap(sequence, first, i);
        }
    }
}

时间复杂度: O ( A n n ) O(A^{n}_{n}) O(Ann)

空间复杂度: O ( n A n n ) O(nA^{n}_{n}) O(nAnn)

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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