LeetCode 40. Combination Sum II

Given a collection of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T.

Each number in C may only be used once in the combination.

Note:

  • All numbers (including target) will be positive integers.
  • Elements in a combination (a1, a2, … , ak) must be in non-descending order. (ie, a1a2 ≤ … ≤ ak).
  • The solution set must not contain duplicate combinations.
For example, given candidate set 10,1,2,7,6,1,5 and target 8,
A solution set is:
[1, 7]
[1, 2, 5]
[2, 6]
[1, 1, 6]


Almost the same idea as permutation, except that the pos value will have to keep heading forward.

#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

void combinationSum(vector<int>& candidates, int pos, int& sum, int target, vector< vector<int> >& res, vector<int>& path) { 
    if(sum > target) return; 
    if(sum == target) { 
        res.push_back(path); 
    } 
    for(int i = pos; i < candidates.size(); ++i) { 
        if((i > pos && candidates[i] == candidates[i-1])) continue;  // Draw a graph to show why this line is necessary.
        sum = sum + candidates[i]; 
        path.push_back(candidates[i]); 
        combinationSum(candidates, i + 1, sum, target, res, path); 
        path.pop_back(); 
        sum = sum - candidates[i]; 
    } 
} 
 
// the inputs might have duplicates. 
// the output should be unique sequence. 
vector< vector<int> > combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) { 
    if(candidates.size() == 0) return {}; 
    vector< vector<int> > res; 
    vector<int> path; 
    sort(candidates.begin(), candidates.end()); 
    int sum = 0; 
    combinationSum(candidates, 0, sum, target, res, path); 
    return res;
}

int main(void) {
    vector<int> candidates{10, 1, 2, 7, 6, 1, 5};
    vector< vector<int> > res = combinationSum2(candidates, 8);
    for(int i = 0; i < res.size(); ++i) {
        for(int j = 0; j < res[0].size(); ++j) {
            cout << res[i][j] << endl;
        }
        cout << endl;
    }
}



【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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