Permutations II stl next_permutation的用法

本文提供了一种高效的算法实现去重全排列,通过优化的递归方式,确保每一种排列都是唯一的,同时保持了排列的顺序性。通过引入安全检查函数,避免了重复元素导致的排列重复问题,适用于处理含有重复元素的数组,有效解决了全排列问题中的去重挑战。

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  1.  vector<vector<int> > permuteUnique(vector<int> &num) {  
  2.         vector<vector<int> > ret;  
  3.         sort(num.begin(), num.end());  
  4.         ret.push_back(num);  
  5.         while(next_permutation(num.begin(), num.end()))  
  6.         {  
  7.             ret.push_back(num);  
  8.         }  
  9.         return ret;  

  1.     }  
template <class BidirectionalIterator>  bool next_permutation (BidirectionalIterator first,BidirectionalIterator last);

true if the function could rearrange the object as a lexicographicaly greater permutation.


自己的解法

void solve(vector<vector<int> > &rs,vector<int> &num,int pos){
        if(pos==num.size()){
            rs.push_back(num);
            return;
        }    
        for(int i=pos;i<num.size();i++)
            if(i==pos||(num[i]!=num[i-1]&&num[i]!=num[pos])){//这样子判定不行,因为swap之后num就不一定有序了
                swap(num[pos],num[i]);
                solve(rs,num,pos+1);
                swap(num[pos],num[i]);
            }
    }
    
    vector<vector<int> > permuteUnique(vector<int> &num) {
        vector<vector<int> > rs;
        if(num.empty())
            return rs;
        sort(num.begin(),num.end());
        solve(rs,num,0);
        return rs;
    }

这样子不行,因为swap之后num就不一定有序了,最后一个case过不了


去重的全排列就是从第一个数字起每个数分别与它后面非重复出现的数字交换。用编程的话描述就是第i个数与第j个数交换时,要求[i,j)中没有与第j个数相等的数

bool isSafe(int begin,int pos,vector<int> &num){
        for(int i=begin;i<pos;i++)
            if(num[i]==num[pos])
                return false;
        return true;
    }
    
    void solve(vector<vector<int> > &rs,vector<int> &num,int pos){
        if(pos==num.size()){
            rs.push_back(num);
            return;
        }    
        for(int i=pos;i<num.size();i++)
            if(isSafe(pos,i,num)){
                swap(num[pos],num[i]);
                solve(rs,num,pos+1);
                swap(num[pos],num[i]);
            }
    }
    
    vector<vector<int> > permuteUnique(vector<int> &num) {
        vector<vector<int> > rs;
        if(num.empty())
            return rs;
        sort(num.begin(),num.end());
        solve(rs,num,0);
        return rs;
    }

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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