全排列

本文介绍了一种基于递归的全排列算法实现方法,并通过一个具体的例子进行了详细讲解。通过对数组元素进行交换来实现全排列,展示了递归思想在解决这类组合数学问题中的应用。

原理

全排列是将一组数按一定顺序进行排列,如果这组数有n个,那么全排列数为n!个。现以{1, 2, 3, 4, 5}为例说明如何编写全排列的递归算法。

  1. {5}的全排列为5.
  2. {4, 5}的全排列为4 55 4
  3. {3,4,5}的全排列为以3开头的4 5的全排列、4开头的3 5 的全排列,5开头的3 4的全排列。
    … …

设一组数p = {r1, r2, r3, … ,rn}, 全排列为perm(p),pn = p - {rn}。

因此perm(p) = r1perm(p1), r2perm(p2), r3perm(p3), … , rnperm(pn)。当n = 1时perm(p} = r1。

为了更容易理解,将整组数中的所有的数分别与第一个数交换,这样就总是在处理后n-1个数的全排列,排完之后,将数组恢复。

public class Permutate {

    static int total=0;
    static void swap(int[] A,int a, int b) 
    {     
        int t=A[a];     
        A[a]=A[b];
        A[b]=t; 
    }  
    static void perm(int[] A, int start, int end) 
    {     

        if(start == end-1)     
        {          
            for(int i = 0; i < end; i++) {            
                System.out.print(A[i]+" ");  
            }   
            /*System.out.println("打印"+Arrays.toString(A));
            System.out.println();  
            total++;*/              
        }     
        else     
        {         
            for(int i = start; i < end; i++)         
            {             
                swap(A,i,start);             
                perm(A, start + 1, end);             
                swap(A, i,start);         
            }     
        } 
    } 
    public static void main(String[] args) {
        int[] A = {1,2,3};
        perm(A, 0, A.length);
    }
}
//结果
1 2 3 
1 3 2 
2 1 3 
2 3 1 
3 2 1 
3 1 2 
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函应用:展示了如何在Simulink中通过S函嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参调整: 用户可以自由调节神经网络的层、节点以及PID控制器的参,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值