Combination Sum

组合总和的深度优先搜索解决方案
本文介绍了一个使用深度优先搜索算法解决组合总和问题的C++实现。通过递归地选择候选数组中的元素,直到达到目标和或超过目标和为止。此方法通过排序数组并使用回溯技巧优化了搜索过程。

https://leetcode.com/problems/combination-sum/

 1 class Solution {
 2 public:
 3     void getResult(vector<vector<int>>& res,vector<int>& path,int target,int index,int sum,vector<int>& candidates)
 4     {
 5         if(sum>target)
 6         {
 7             return;
 8         }
 9         else if(sum==target)
10         {
11             res.push_back(path);
12             return ;
13         }
14         else
15         {
16             for(int i=index;i<candidates.size();i++)
17             {
18                 path.push_back(candidates.at(i));
19                 getResult(res,path,target,i,sum+candidates.at(i),candidates);
20                 path.pop_back();
21             }
22         }
23         
24     }
25     vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) {
26         int size=candidates.size();
27         vector<vector<int>> res;
28         if(target==0)
29             return res;
30         sort(candidates.begin(),candidates.end());
31         vector<int> path;
32         
33         getResult(res,path,target,0,0,candidates);
34         
35         return res;
36         
37     }
38 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/aguai1992/p/4657338.html

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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