【leetcode】31. Next Permutation

本文深入解析了一个寻找下一个更大排列的算法问题。通过从数组右端开始查找比当前元素大的索引,进行交换并排序,实现寻找下一个排列的目标。文章对比了个人解法与官方解法,强调了利用数组特性优化算法的重要性。

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题目

这题意理解了好久。。一直没看懂输出怎么来的,看了讨论区才明白是要找到比当前输入刚好大的排列。

思路

我的思路一直都好直呀?
从数组的右端开始找存在右边比当前数字大的索引,若存在这样的索引,则再次寻找比当前索引值刚好大的索引交换两个值,排序索引后面的值;否则就排序整个数组。
研究了官方给的解法,发现我的解法绕了很多弯,比如寻找第一个索引,完全没必要两个循环套,只需比较相邻两个值的大小即可。找到索引i之后,可以充分利用i之后的值是递减的这一特性,从后往前找刚好比i大的j。最后的排序也是充分利用该特性,只需翻转数组即可。

来自solution的解法

public class Solution {
    public void nextPermutation(int[] nums) {
        int i = nums.length - 2;
        while (i >= 0 && nums[i + 1] <= nums[i]) {
            i--;
        }
        if (i >= 0) {
            int j = nums.length - 1;
            while (j >= 0 && nums[j] <= nums[i]) {
                j--;
            }
            swap(nums, i, j);
        }
        reverse(nums, i + 1);
    }

    private void reverse(int[] nums, int start) {
        int i = start, j = nums.length - 1;
        while (i < j) {
            swap(nums, i, j);
            i++;
            j--;
        }
    }

    private void swap(int[] nums, int i, int j) {
        int temp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = temp;
    }
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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