全排列算法研究

常见算法之全排列 全组合 全排列算法是一种比较常考的算法,他的做法也比较多样。 首先我们来看看最符合我们直观思考的,思路是这样的:假如没有重复元素时,传入一个数组A,并插入到另外一个数组B中,假如B中已经包含这个元素,则跳过,否则插入数组B。我们来看看具体代码: public static void permutation1(final String str, String buffer){ if (s 阅读详情

全排列算法研究

什么是全排列:

给定一个序列123,求其全排列?
结果为 123  132  213  231  312  321
即为所有的排列组合数
全排列的生成算法就是从第一个排列开始逐个生成所有的排列的方法。每个排列的后继都可以从它的前驱经过最小的变化而得到。

方法一 递归的方法:

我们求123的全排列的话 首先固定第一位 比如第一位为 1  然后只需求后两位数的全排列,即 23的全排列 显然这是一个递归的过程
<span style="font-size:18px;">#include<iostream>
using namespace std;
void Permutation(char *str,int start,int end)
{
	if(start==end)
	{
		cout<<str<<endl;
	}
	else
	{
		for(int i=start;i<=end;i++)
		{
			swap(str[i],str[start]);
			Permutation(str,start+1,end);
			swap(str[i],str[start]);
		}
	}
}
int main()
{
	char str[]="123";
	Permutation(str,0,2);
	return 0;
}</span>

方法二 直接调用STL:

C++ 的STL中已经定义了两个关于全排列的函数:
<span style="font-size:18px;">#include<algorithm>
bool next_permutation(iterator start,iterator end);
bool prev_permutation(iterator start,iterator end);</span>

<span style="font-size:18px;">#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
	char str[]="1423";
	sort(str,str+strlen(str));
	cout<<str<<endl;
	while(next_permutation(str,str+strlen(str)))
	{
		cout<<str<<endl;
	}
	return 0;
}</span>

方法三:

接下来以一个例子给出另一种计算一个排列后继的算法:
例:求839647521的下一个排列?
1  先找到从右到左第一个出现下降的位置的数,可得这个值为4 得后缀为4以后的数串,即7521
2 交换:再找到后缀中比4大的最小的数,可得为5,交换4和5,此时数变为839657421
3 将后缀翻转 839657421中的7421翻转,得到839651247,即为原数的下一个排列

<span style="font-size:18px;">#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
void next_permucation(char *str)
{
	int length=strlen(str);
	int i=0,j=0;
	for(i=length-1;i>0;i--)
	{
		if(str[i]>str[i-1])
			break;
	}
	if(i==0)
		return;
	int firstthan = 0;
	for(j=length-1;j>=i;j--)
	{
		if(str[j]>str[i-1])
		{
			firstthan = j;
			break;
		}
	}
	for(j=firstthan-1;j>=i;j--)
	{
		if(str[j]>str[i-2]&&str[j]<str[firstthan])
		{
			firstthan = j;
		}
	}
	swap(str[firstthan],str[i-1]);
	j=length-1;
	while(i<j)
	{
		swap(str[i],str[j]);
		i++;
		j--;
	}
	cout<<str<<endl;
	next_permucation(str);
}
int main()
{
	char str[]="123";
	sort(str,str+strlen(str));
	cout<<str<<endl;
	next_permucation(str);
	return 0;
}</span>











算法设计与分析(研究生课程)总结 附Java实现 递归问题 讲一个大型问题转化为与原问题类似的小问题来解决 全排列问题 //全排列 public static void fullSort(int[] arr,int k,int m){ if(k==m){ for(int i=0;i<=m;i++){ System.out.print(arr[i]); ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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