LeetCode 216. Combination Sum III

本文介绍了一个算法问题:寻找所有可能的k个数的组合,这些数加起来等于给定的数n,且只允许使用1到9之间的数字。每个组合中的数字必须唯一,并按升序排列。文章提供了具体的实现代码及示例。

Find all possible combinations of k numbers that add up to a number n, given that only numbers from 1 to 9 can be used and each combination should be a unique set of numbers.

Ensure that numbers within the set are sorted in ascending order.


Example 1:

Input: k = 3, n = 7

Output:

[[1,2,4]]

Example 2:

Input: k = 3, n = 9

Output:

[[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]] 


I first allocate an array to store [1 ..9]. Actually this is not needed...


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

// all possible k numbers that add up to a number n, given that only numbers from 1 to 9.
// Input: k = 3, n = 7
// output: [[1, 2, 4]]

void combinationSum3(int& k, int& val, int index, int target, vector<int>& path, vector< vector<int> >& res) {
    if(k < 0) return;
    if(val == target && k == 0) {
        res.push_back(path);
    }
    for(int i = index; i < 10; ++i) {
        val += i;
        k--;
        path.push_back(i);
        combinationSum3(k, val, i + 1, target, path, res);
        val -= i;
        k++;
        path.pop_back();
    }
}

vector< vector<int> > combinationSum3(int k, int n) {
    vector< vector<int> > res;
    vector<int> path;
    int sum = 0;
    combinationSum3(k, sum, 1, n, path, res);
    return res;
}

int main(void) {
    vector< vector<int> > res = combinationSum3(3, 7);
    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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