leetcode 077 Combinations

本文介绍了一种生成所有可能的 k 个数字组合的算法,这些数字从 1 到 n。通过递归方法实现,该算法可以高效地找到所有可能的组合,并提供了完整的 C++ 实现代码。

Given two integers n and k, return all possible combinations of k numbers out of 1 ... n.

For example,
If n = 4 and k = 2, a solution is:

[
  [2,4],
  [3,4],
  [2,3],
  [1,2],
  [1,3],
  [1,4],
]

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/*class Solution {
public:
    void findONe(int n, int k, int cur, vector<int> ans, vector<vector<int>> &ret) {
		if(k==0) {
			ret.push_back(ans);
			return;
		}

		for(int i=cur; i<=n; i++) {
		    ans.push_back(i);
			findONe(n, k-1, i+1, ans, ret);
			ans.pop_back();
			
		}
	}
	
	vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
		k = k >= n ? n : k;
		
        vector<vector<int> > ret;
        vector<int> ans;
        
        if(k == 0 || k == n) {
        	for(int i=1; i <= n; i++)
        		ans.push_back(i);
        	ret.push_back(ans);

        	return ret;
        }

		findONe(n,k,1,ans,ret);
		
		return ret;
	}
};*/

class Solution {
public:
    vector<vector<int> > combine(int n, int k) {
        vector<vector<int> >res;
        if(n<k)return res;
        vector<int> temp(0,k);
        combine(res,temp,0,0,n,k);
        return res;
    }

    void combine(vector<vector<int> > &res,vector<int> &temp,int start,int num,int n ,int k){
        if(num==k){
            res.push_back(temp);
            return;
        }
        for(int i = start;i<n;i++){
            temp.push_back(i+1);
            combine(res,temp,i+1,num+1,n,k);
            temp.pop_back();
            }
        }
};




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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