全排列

问题描述

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]
]

类似问题: 全排列2

public static List<String> range(int[] nums){
        if(null == nums || nums.length == 0){
            return Collections.emptyList();
        }

        List<Integer> numList = new LinkedList<>();
        for(int i = 0; i < nums.length; i++){
            numList.add(nums[i]);
        }
        List<String> result = new ArrayList<String>();
        div(result, numList, new StringBuilder(), nums.length);
        return result;
    }

    public static void div(List<String> result, List<Integer> nums,  StringBuilder sb, int size){
        if(nums.size() == 0){
            result.add(sb.toString());
        }

        int length = nums.size();
        for(int i = 0; i < length; i++) {
            int tmp = nums.remove(i);
            sb.append(tmp);
            div(result, nums, sb, size);
            nums.add(i, tmp);
            sb.deleteCharAt(sb.length() - 1);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        List<String> result = range(new int[] {1, 2, 3});

        System.out.println();

    }

 

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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