康拓展开与逆康拓展开(数学知识)

本文详细介绍了康拓展开及其逆运算的原理与应用。康拓展开是一种将全排列映射到自然数的方法,常用于哈希表空间压缩及搜索问题中。文章通过实例演示了如何进行康拓展开和逆康拓展开的计算。

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康拓展开

康拓展开是一个全排列到自然数的双射,对于hash表的空间压缩很有用,同时在搜索当中也会有一些使用,比如八数码问题。 其实它的操作过程并不复杂。
公式:

X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+a[1]*0!

其中a[i]表示的是第i位数字后面的数字比第i个数字小的个数。
累加的和就是表示这个全排列前面有多少个全排列,所以这个全排列的位次就是X+1;
以34125为例我们模拟一下整个过程。

第一位是3,所以其后面比3小的个数为2,分别为1,2;a[1]=2;
第二位是4,所以其后面比4小的个数为2,分别为1,2;a[2]=2;
第三位是1,没有比他小的, a[3]=0;
第四位是2,也没有比他小的, a[4]=0;
第五位其后面没有数字所以,a[5]=0;
所以X=2X4!+2X3!+0+0+0=60; 这个全排列前面有60个全排列。
证明这是第61个全排列。

static const int FAC[]={1,1,2,6,24,120,720,5040,40320,362880};
ll cantor(int *a,int n){
    ll x=0;
    for(int i=0;i<n;++i){
        int small=0;                //统计在这一位数字后面比这个数字还小的个数
        for(int j=i+1;j<n;++j){
            if(a[j]<a[i])
            small++;
        }
        x+=FAC[n-i-1]*small;        //累加求全排列名次。
    }
    return x;
}

逆康拓展开

因为康拓展开是一个全排列与自然数相对应的双射所以可以根据全排列求其位次,也可以通过位次求其相应的全排列;
整个实现过程也不难。我们求得了第61个全排列是34125;
所以我们根据这个61反推回去看是否可以得到34125;
第一步:60/4!得2余12,所以后面的数字比第一数字小的数字有两个 ,所以第一个数是3;
第二步:12/3!得2余0,所以后面的数字比第二位数字小的数字有两个,所以第二位是4;
第三步:0/2!得0余0,所以后面的数字比第三个数字小的数字没有,所以第三位只能为1;
与第三步同理可得到,第四位,第五位分别为2和5;


void decantor(int n,int x){
    vector<int>vv;               //存放当前可选数
    vector<int>ve;               //所求的排列组合
    for(int i=1;i<=n;++i){
        vv.push_back(i);
    }
    for(int i=0;i<n;++i){
        ll r,s;
        r=x%FAC[n-i-1];
        s=x/FAC[n-i-1];
        x=r;
        sort(vv.begin(),vv.end());     //对可选数排序
        ve.push_back(vv[s]);           //选择好就放进数组
        vv.erase(vv.begin()+s);        //删除已经选过的数
    }
    vector<int>::iterator v;
    for(v=ve.begin();v!=ve.end();v++){
        printf("%d",*v);
    }
    cout<<endl;
}

整体代码

//康拓展开求一个全排列是第几个,逆康拓展开是知道是第几个求这个全排列
//以 34125为例;
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std;
typedef long long ll;
static const int FAC[]={1,1,2,6,24,120,720,5040,40320,362880};
ll cantor(int *a,int n){
    ll x=0;
    for(int i=0;i<n;++i){
        int small=0;                //统计在这一位数字后面比这个数字还小的个数
        for(int j=i+1;j<n;++j){
            if(a[j]<a[i])
            small++;
        }
        x+=FAC[n-i-1]*small;        //累加求全排列名次。
    }
    return x;
}


void decantor(int n,int x){
    vector<int>vv;               //存放当前可选数
    vector<int>ve;               //所求的排列组合
    for(int i=1;i<=n;++i){
        vv.push_back(i);
    }
    for(int i=0;i<n;++i){
        ll r,s;
        r=x%FAC[n-i-1];
        s=x/FAC[n-i-1];
        x=r;
        sort(vv.begin(),vv.end());     //对可选数排序
        ve.push_back(vv[s]);           //选择好就放进数组
        vv.erase(vv.begin()+s);        //删除已经选过的数
    }
    vector<int>::iterator v;
    for(v=ve.begin();v!=ve.end();v++){
        printf("%d",*v);
    }
    cout<<endl;
}
int main()
{
    int a[5]={3,4,1,2,5};
    ll can=cantor(a,5)+1;  //因为所求结果为比这个全排列小的全排列所以加1表示这个全排列的位次
    cout<<can<<endl;
    decantor(5,can-1);
}

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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