Permutations

本文提供了一个解决方法,用于给定一组数字,返回所有可能的排列组合,详细介绍了算法实现过程和应用实例。

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].

 

public class Solution {
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
    	List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>();
    	if(nums.length==0 || nums==null) {
    		return res;
    	}
    	List<Integer> item = new ArrayList<Integer>();
    	boolean[] visited = new boolean[nums.length];  
        help(nums,res,item,visited);
        return res;
    }

	private void help(int[] nums, List<List<Integer>> res, List<Integer> item,
			boolean[] visited) {
		// TODO Auto-generated method stub
		if (item.size() == nums.length) {
			res.add(new ArrayList<Integer>(item));
		}
		for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
			if (!visited[i]) {
				item.add(nums[i]);
				visited[i] = true;
				help(nums,res,item,visited);
				item.remove(item.size()-1);
				visited[i] = false;
			}
		}
	}

}

 

 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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