leetcode 040 Combination Sum II

本文探讨了给定一组候选数和目标数时如何找出所有不重复的组合,使得组合内的数相加等于目标数。文章提供了详细的算法实现,并强调了元素必须按非递减顺序排列且每个数只能使用一次。

Given a collection of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T.

Each number in C may only be used once in the combination.

Note:

  • All numbers (including target) will be positive integers.
  • Elements in a combination (a1a2, … , ak) must be in non-descending order. (ie, a1 ≤ a2 ≤ … ≤ ak).
  • The solution set must not contain duplicate combinations.

For example, given candidate set 10,1,2,7,6,1,5 and target 8
A solution set is: 
[1, 7] 
[1, 2, 5] 
[2, 6] 
[1, 1, 6] 

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class Solution {
public:
    void findNum(vector<int> &candinates, vector<int> container, vector<vector<int> > &ans, int target, int index, int sum, int n, int flag) {
		if(sum == target) {
			ans.push_back(container);
			return;
		}

		if(index >= n || sum > target || sum+candinates[index] > target) return;
        
        if(index-1 >= 0 && candinates[index]==candinates[index-1] && flag==true || index==0 || candinates[index]!=candinates[index-1]) {
		    container.push_back(candinates[index]);
	        findNum(candinates, container, ans, target, index+1, sum+candinates[index], n, true);
	        container.erase(container.end()-1);
		    findNum(candinates, container, ans, target, index+1, sum, n, false);
        } else {
            findNum(candinates, container, ans, target, index+1, sum, n, false);
        }
        
		
	}
	vector<vector<int> > combinationSum2(vector<int> &candinates, int target) {
		sort(candinates.begin(), candinates.end());
		vector<vector<int> > ans;
		vector<int> container;

		findNum(candinates, container, ans, target, 0, 0, candinates.size(), false);

		return ans;
	}
};




【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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