46. Permutations

本文详细解析了一个基于Python实现的排列算法,通过递归和迭代的方法生成输入整数数组的所有可能排列组合,并提供了完整的代码示例。

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

https://leetcode.com/problems/permutations/description/

Input: [1,2,3]
Output:
[
  [1,2,3],
  [1,3,2],
  [2,1,3],
  [2,3,1],
  [3,1,2],
  [3,2,1]
]
import copy
class Solution(object):
    def permute(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: List[List[int]]
        """
        if len(nums) == 0:
            return []
        res = []
        nums.sort()
        res.append(copy.copy(nums))
        while True:
            first = -1
            for i in range(len(nums) - 1, 0, -1):
                if nums[i - 1] < nums[i]:
                    first = i - 1
                    break
            if first < 0:
                break
            min_val = nums[first + 1]
            last = first + 1
            for i in range(len(nums) - 1, first, -1):
                if nums[i] > nums[first] and nums[i] < min_val:
                    min_val = nums[i]
                    last = i
            nums[first], nums[last] = nums[last], nums[first]
            nums[first + 1:] = sorted(nums[first + 1:])
            res.append(copy.copy(nums))
        return res

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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