子集

描述:

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

说明:解集不能包含重复的子集。

示例:

输入: nums = [1,2,3]
输出:
[
  [3],
  [1],
  [2],
  [1,2,3],
  [1,3],
  [2,3],
  [1,2],
  []
]
代码实现:
class Solution {
    public static List<List<Integer>> ans = new ArrayList<List<Integer>>();

    //因为搜完之后并不知道子集合有多少个元素,所以用path有点不合适
    //用一个boolean数组来判断某一数字选没选过
    public static boolean[] v = new boolean[100];

    public void  roboot(int idx, int[] nums) {
        if (idx >= nums.length) {
            //record ans
            List<Integer> temp = new ArrayList<Integer>();
            for (int i = 0; i <= nums.length; i++) {
                if (v[i])
                    temp.add(nums[i]);
            }
            ans.add(temp);
            return;
        }

        //两种情况:idx取、不取
        v[idx] = true;
        roboot(idx + 1, nums);

        v[idx] = false;
        roboot(idx + 1, nums);
    }

    public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
        ans.clear();
        //先把数组排序
        Arrays.sort(nums);
        roboot(0, nums);
        return ans;
    }
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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