Permutations II

本文介绍了一种算法,用于生成包含重复元素的集合的所有唯一排列。通过示例[1,1,2]展示了如何获得不重复的全排列结果,并提供了一个C++实现方案。

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

Given a collection of numbers that might contain duplicates, return all possible unique permutations.

For example,
[1,1,2] have the following unique permutations:
[
[1,1,2],
[1,2,1],
[2,1,1]
]

方法:与Permutations I代码一样即可通过

class Solution {
private:
    void next(vector<int> & now){
        int start = -1;
        for(int i = now.size() - 2; i >= 0 ; --i){
            if(now[i]<now[i+1]){
                start = i;
                break;
            }
        }
        if(start ==-1)
            sort(now.begin(),now.end());
        else{
            for(int j = now.size() - 1; j > start ; --j){
                if(now[j] > now[start]){
                    swap(now[j],now[start]);
                    break;
                }
            }
            reverse(now.begin() + start + 1,now.end());
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {
        vector<vector<int>> res;
        vector<int> buffer(nums.begin(),nums.end());
        res.push_back(buffer);
        next(buffer);
        while(buffer != nums){
            res.push_back(buffer);
            next(buffer);
        }

        return res;
    }
};
内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
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