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,使得组合内的数之和等于目标数。使用深度优先搜索(DFS)算法,并确保每个数仅被使用一次。通过具体实例展示了解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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.
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]
]

方法:DFS

class Solution {
private:
    void find(vector<vector<int>>& res, int index,int temp_sum, const int &target,vector<int>& candidates,vector<int>& buffer){
        if(temp_sum == target){
            res.push_back(buffer);
            return;
        }
        else if(temp_sum > target){
            return;
        }


        for(int i = index; i < candidates.size(); ++i){
            if(i != index){
                if(candidates[i] == candidates[i-1]){
                    continue;
                }
            }
            buffer.push_back(candidates[i]);
            find(res,i+1,temp_sum + candidates[i],target,candidates,buffer);
            buffer.pop_back();
        }

    }
public:
    vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {
        vector<vector<int>> res;
        vector<int> buffer;
        sort(candidates.begin(),candidates.end());
        find(res,0,0,target,candidates,buffer);

        return res;

    }
};
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值