[LeetCode]经典 Combination Sum II

本文探讨了在给定候选数集合与目标数时,如何找出所有唯一组合使其总和等于目标数,同时确保组合中元素不重复使用且有序排列。通过实现优化算法,我们能有效地解决此类问题并避免重复解决方案。

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] 

根据Combination Sum做微小变动即可

public class Solution {
	public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] candidates, int target) {
		List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
		List<Integer> list = new ArrayList<>();
		Arrays.sort(candidates);
		comSum(candidates, res, list, target, 0);
		return res;
	}

	private void comSum(int[] candidates, List<List<Integer>> res,
			List<Integer> list, int target, int start) {
		if (target == 0) {
			List<Integer> lis = new ArrayList<>(list);
			if(!res.contains(lis))  res.add(lis);
			return;
		}

		for (int i = start; i < candidates.length; i++) {
			if (target < candidates[i])
				return;
			list.add(candidates[i]);
			comSum(candidates, res, list, target - candidates[i], i+1);
			list.remove(Integer.valueOf(candidates[i]));
		}

	}
}


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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