[leetcode] Permutation Sequence

本文介绍了一种算法,用于找出由1到n整数构成的所有排列中的第k个排列序列。通过递归或数学组合的方法,高效地解决了这一问题,并提供了两种实现方案。

The set [1,2,3,…,n] contains a total of n! unique permutations.

By listing and labeling all of the permutations in order,
We get the following sequence (ie, for n = 3):

  1. "123"
  2. "132"
  3. "213"
  4. "231"
  5. "312"
  6. "321"

Given n and k, return the kth permutation sequence.

Note: Given n will be between 1 and 9 inclusive.

class Solution {
public:
    string getPermutation(int n, int k) {
		// Start typing your C/C++ solution below
		// DO NOT write int main() function
		int count=0;
		int *A=new int[n];
		for(int i=0 ; i<n ; i++)
			A[i]=i+1;
		vector<string> str(k);
		_permutations(A,n,0,count,k,str);
		return str[k-1];
	}
	void _permutations(int A[] , int n , int depth , int& count , int k, vector<string>& str){
		if(depth==n-1){
			string temp = convert(A,n);
			if(count<k){
				str[count]=temp;
				count++;
				if(count==k)
					sort(str.begin(),str.end());
			}
			else
				Insert(str,temp);
		}
		for(int i=depth ; i<n ; i++){
			swap(A[depth],A[i]);
			_permutations(A,n,depth+1,count,k,str);
			swap(A[depth],A[i]);
		}
	}
	string convert(int A[] , int n){
		string ret(n,'\0');
		for(int i=0 ; i<n ;i++){
			ret[i]='0'+A[i];
		}
		return ret;
	}
	void Insert(vector<string>& pstr , string str){
		int count=pstr.size()-1;
		if(str>pstr[count])
			return ;
		pstr[count]=str;
		for(int i=count-1 ; i>=0 ; i--){
			if(pstr[i]>str)
				swap(pstr[i],pstr[i+1]);
		}
		return ;
	}
};

看一看神一样的代码:

class Solution {
public:
    string getPermutation(int n, int k) {
        string str;
        vector<int> factorial(n + 1, 1);
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            str += i + '0';
            factorial[i] = factorial[i-1] * i;
        }
        string perm;
        --k;    // convert to 0-based index
        for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {
            int quotient = k / factorial[i];
            perm += str[quotient];
            str.erase(quotient, 1);
            k %= factorial[i];
        }
        return perm;
    }
};


内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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