[leetcode]78. Subsets

本文介绍了一种算法,用于求解给定的不重复整数集合的所有可能子集(幂集)。通过遍历从0到2的n次方-1的所有组合,将每个可能的子集转换为二进制表示,然后根据二进制位的状态选择是否包含集合中的元素。

Given a set of distinct integers, nums, return all possible subsets (the power set).

Note: The solution set must not contain duplicate subsets.

Example:

Input: nums = [1,2,3]
Output:
[
  [3],
  [1],
  [2],
  [1,2,3],
  [1,3],
  [2,3],
  [1,2],
  []
]

Solution:

求给出的集合的所有子集。

public static List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>();
        if(nums == null || nums.length == 0) {
            return res;
        }
        return findSubsets(nums, res);
    }

    public static List<List<Integer>> findSubsets(int[] nums, List<List<Integer>> res) {
        int n = nums.length;
        for(int i = 0; i < Math.pow(2,n); i++) { //一共有2的n次方种情况,那么结果就是从0到2的n次方-1
            List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
            String binary = Integer.toBinaryString(i);
            for(int j = 0; j < n; j++) { //对于每一种情况,一共有n位需要查看,查看一趟得到一个结果存起来


                int compare = 0;  //默认当前位为0
                if(j >= n-binary.length()) { //如果当前位有数字,那么将该位置的数字记在compare中
                    compare = Integer.valueOf(String.valueOf(binary.charAt(j-(n-binary.length()))));
                } else {
                    compare = 0;
                }

                if(compare == 0) {
                    continue;
                } else {
                    list.add(nums[j]);
                }

            }
            res.add(list);
        }
        return res;
    }

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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