[Leetcode] Permutations

本文介绍了一个C++实现的全排列算法,通过next_permutation函数来获取一个整数数组的所有可能排列,并利用递归思想实现。文章详细展示了如何通过next_permutation函数遍历所有可能的排列组合。

Given a collection of numbers, return all possible permutations.

For example,
[1,2,3] have the following permutations:
[1,2,3][1,3,2][2,1,3][2,3,1][3,1,2], and [3,2,1].

 

与Next Permutation一样,n个元素的排列共有n!个,所以只要执行n!次next_permutation就行。

 

 1 class Solution {
 2 public:
 3     bool nextPermutation(vector<int> &num) {
 4         if (num.size() < 2) {
 5             return false;
 6         }
 7         int i, k;
 8         bool flag = true;
 9         for (i = num.size() - 2; i >= 0; --i) {
10             if (num[i] < num[i + 1]) {
11                 break;
12             }
13         }
14         if (i < 0) {
15             flag = false;
16         }
17         for (k = num.size() - 1; k > i; --k) {
18             if (num[k] > num[i]) {
19                 break;
20             }
21         }
22         swap(num[i], num[k]);
23         reverse(num.begin() + i + 1, num.end());
24         return flag;
25     }
26     
27     long long getNum(int n) {
28         long long res = 1;
29         while (n > 0) {
30             res *= n;
31             n--;
32         }
33         return res;
34     }
35     
36     vector<vector<int> > permute(vector<int> &num) {
37         vector<vector<int> > res;
38         res.push_back(num);
39         long long n = getNum(num.size());
40         while (--n) {
41             nextPermutation(num);
42             res.push_back(num);
43         }
44         return res;
45     }
46 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/easonliu/p/3632476.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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