leetcode 40. 组合总和 II

本文介绍了一个经典的回溯算法问题——组合总和II的解决方案。针对给定数组candidates和目标数target,找出candidates中所有可能使数字和为target的组合,并确保每个数字在每个组合中只被使用一次。文章详细解释了通过排序和深度优先搜索来避免重复组合的方法。

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给定一个数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。

candidates 中的每个数字在每个组合中只能使用一次。

说明:

  • 所有数字(包括目标数)都是正整数。
  • 解集不能包含重复的组合。 

示例 1:

输入: candidates = [10,1,2,7,6,1,5], target = 8,
所求解集为:
[
  [1, 7],
  [1, 2, 5],
  [2, 6],
  [1, 1, 6]
]

示例 2:

输入: candidates = [2,5,2,1,2], target = 5,
所求解集为:
[
  [1,2,2],
  [5]
]

思路:先对数组进行排序, 然后对数组进行深度搜索, 当加起来的值等于目标的时候就把值压入, 当值大于目标的时候就退出当前循环, 当在同一层循环中,相邻的两个元素想等的时候,就跳过, 避免重复
 1 #include<algorithm>
 2 class Solution {
 3 public:
 4     void dfs(vector<vector<int>>& ans, vector<int>&subseq, vector<int> candidates, int target, int pos){
 5         if(target==0){
 6             ans.push_back(subseq);
 7             return;
 8         }
 9         for(int i=pos; i<candidates.size(); i++){
10             if(target<candidates[pos]) break;
11             if(i!=pos && candidates[i]==candidates[i-1]) continue;
12             subseq.push_back(candidates[i]);
13             dfs(ans, subseq, candidates, target-candidates[i], i+1);
14             subseq.pop_back();
15         }
16     }
17     vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {
18         sort(candidates.begin(), candidates.end());
19         vector<vector<int>> ans;
20         vector<int> subseq;
21         dfs(ans, subseq, candidates, target, 0);
22         return ans;
23     }
24 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mr-stn/p/9033390.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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