leetcode-permutations and permutations II

本文深入解析了使用交换加深度优先遍历实现全排列算法的方法,并提供了处理重复元素的独特技巧。

求全排列

交换+深度优先遍历


Given a collection of numbers, return all possible permutations.

For example,
[1,2,3] have the following permutations:
[1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], and [3,2,1].

思路

典型的递归问题。

  1. 生成[2, 3]的全排列[2, 3]和[3, 2],然后把1加上去生成[1, 2, 3]和[1, 3, 2]。
  2. 交换1和2的位置,生成[1, 3]的全排列[1, 3]和[3, 1],然后把2加上去生成[2, 1, 3]和[2, 3, 1]。
  3. 在第二步的基础上交换2和3的位置,生成[2, 1]的全排列[2, 1]和[1, 2],然后把3加上去生成[3, 2, 1]和[3, 1, 2]。
class Solution {
public:
    void internalPermute(vector<int> &num, int index, vector<int> &perm, vector<vector<int> > &result) {
        int size = num.size();
        
        if (size == index) {
            result.push_back(perm);
        }
        else {
            for (int i = index; i < size; ++i) {
                swap(num[index], num[i]);
                perm.push_back(num[index]);
                internalPermute(num, index + 1, perm, result);
                perm.pop_back();
                swap(num[index], num[i]);
            }
        }
    }
    
    vector<vector<int> > permute(vector<int> &num) {
        vector<vector<int> > result;
        vector<int> perm;
        
        internalPermute(num, 0, perm, result);
        
        return result;
    }
};

Given a collection of numbers that might contain duplicates, return all possible unique permutations.

For example,
[1,1,2] have the following unique permutations:
[1,1,2], [1,2,1], and [2,1,1].

思路

如果前面Permutations的问题已经解决了的话,这个问题就变得非常简单。先排个序,以[1, 1, 2]为例,第一个1处理过以后,第二个1就可以跳掉了。


class Solution {
public:
    void internalpermuteUnique(vector<int> &num, int index, vector<int> &perm, vector<vector<int> > &result) {
        int size = num.size();
        
        if (size == index) {
            result.push_back(perm);
        }
        else {
            for (int i = index; i < size; ++i) {
                if ((i > index) && (num[i] == num[index])) {
                  continue;
                }
                else {
                  swap(num[index], num[i]);
                }
                
                perm.push_back(num[index]);
                internalpermuteUnique(num, index + 1, perm, result);
                perm.pop_back();
            }
            
            sort(num.begin() + index, num.end());
        }
    }
    
    vector<vector<int> > permuteUnique(vector<int> &num) {
        vector<vector<int> > result;
        vector<int> perm;
        
        sort(num.begin(), num.end());
        internalpermuteUnique(num, 0, perm, result);
        
        return result;
    }
};

内容概要:本文档介绍了基于3D FDTD(时域有限差分)方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案,重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播,以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程,并计算微带结构的回波损耗参数(S11),以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型,精确求解麦克斯韦方程组,适用于高频电磁仿真,能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包,涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群:具备电磁场与微波技术基础知识,熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程;② 分析微带天线的回波损耗特性,优化天线设计参数以提升宽带匹配性能;③ 学习复杂电磁问题的数值建模与仿真技巧,拓展在射频与无线通信领域的研究能力。; 阅读建议:建议读者结合电磁理论基础,仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置,运行并调试提供的MATLAB代码,通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化,从而深入掌握仿真原理与工程应用方法。
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