[Leetcode] Permutation Sequence

本文介绍了一种使用C++实现的生成指定位置排列的算法,通过递归调用深度优先搜索来生成第k个排列。算法利用了数组和布尔数组来标记已使用的元素,并通过递归调用来构建排列字符串。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

class Solution {
private:
    int a[10];
    bool used[10];
    string res;

public:
    string getPermutation(int n, int k) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        res = "";
        for (int i = 1; i <= n; ++i)
            used[i] = false;
        
        dfs(0, n, k);
        return res;
    }
    
    void dfs(int idx, int& n, int& k)
    {
        if (k == 0)
            return;
            
        if (idx == n)
        {
            --k;
            if (k == 0)
            {
                for (int i = 0; i < n; ++i)
                {
                    res += (char)(a[i] + '0');
                }
            }
        }
        
        for (int i = 1; i <= n; ++i)
        {
            if (!used[i])   
            {
                a[idx] = i;
                used[i] = true;
                            
                dfs(idx + 1, n, k);
                used[i] = false;
            }

        }
    }
};

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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