31. Next Permutation

本文介绍如何实现寻找比当前数组表示的数稍大的排列的方法。通过一次遍历找出非递减排列的边界,交换值并翻转递减序列来完成任务。算法时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(1)。

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

思路:本题意思就是找到比该数组表示的数刚刚大的数;从右往左逐渐遍历,直到找到后面的序列不是递减序列;然后将递减序列的每个值与当前找到的非递减序列的临界大的值,交换,并将原始的递减序列翻转就是最后的值。

以142543为例,后面的543是递减序列,加上2之后就不是了,然后从3往前找比2大的值,就是3,交换3和2143542,3后面的542是递减序列,由于3比2大,因此其后面紧接着的序列应该是最小的,故将542翻转后得到的245就是最小的值,这样便完成了。

时间复杂度:O(N)

空间复杂度:O(1)

public void nextPermutation(int[] nums) {
        int len=nums.length;
        
        int i;
        for(i=len-1;i>0;i--){
            if(nums[i]>nums[i-1])
                break;
        }
        int temp;
        if(i==0){
            for(int p1=0,p2=len-1;p1<p2;p1++,p2--){
                temp=nums[p1];
                nums[p1]=nums[p2];
                nums[p2]=temp;
            }
            return;
        }
        
        int j;
        for(j=len-1;j>=i;j--){
            if(nums[j]>nums[i-1])
                break;
        }
        
       
        temp=nums[i-1];
        nums[i-1]=nums[j];
        nums[j]=temp;
        
        for(int p1=i,p2=len-1;p1<p2;p1++,p2--){
            temp=nums[p1];
            nums[p1]=nums[p2];
            nums[p2]=temp;
        }
            
    }


fddefdf

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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