Next Permutation -- Leetcode

本文介绍了一个用于重新排列数字数组以获得下一个更大排列的算法。详细解释了如何通过一系列步骤找到并应用下一个排列,并确保操作在原地完成,不使用额外内存。

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12.22 2014

Implement next permutation, which rearranges numbers into the lexicographically next greater permutation of numbers.

If such arrangement is not possible, it must rearrange it as the lowest possible order (ie, sorted in ascending order).

The replacement must be in-place, do not allocate extra memory.

Here are some examples. Inputs are in the left-hand column and its corresponding outputs are in the right-hand column.
1,2,3 → 1,3,2
3,2,1 → 1,2,3
1,1,5 → 1,5,1

class Solution {
public:
    void nextPermutation(vector<int> &num) {
        int vio=num.size()-1;
        while(vio>0){
            if(num[vio-1]<num[vio])
                break;
            vio--;
        }
        if(vio>0){
            vio--;
            int change=num.size()-1;
            while(change>=0 && num[change]<=num[vio])
                change--;
            swap(num[change],num[vio]);
            vio++;
        }
        int end=num.size()-1;
        int start=vio;
        while(start<end){
            swap(num[start], num[end]);
            start++;
            end--;
        }
    }
};

总结:

1. 从右到左,找出第一个不是递增的数,下标命名为vio;

2. 从右到左,找出第一个比该数大的数,下标命名为change,然后交换两者的值。

3. reverse下标为vio后面所有的值

出错点:

1. 没有理清算法,确定好要寻找的进位的地方

2. 为什么要reverse?因为是next greater permutation, 所以在进位以后,应该把所有数字从左到右递增增长,而第一步已经保证了从右到左是递增,所以只需要reverse即可。

3. 为何要vio--?因为找到的vio实际上是递增数列的最大值得位置。

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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