Permutations II

本文介绍了一种去除排列中重复项的方法,通过使用辅助数组记录已使用的元素,并确保每次只添加重复数字的第一个实例,从而生成所有唯一的排列组合。

这个题和permutation很像,只是需要考虑重复的数字。重复的数字只有第一次出现的时候加入,保证永远都是第一个重复出现的数字在前,而且要加过(用used数组纪律的时候,重复数字第一个如果没有被mark,就应该跳过)。

class Solution {
    /**
     * @param nums: A list of integers.
     * @return: A list of unique permutations.
     */
    public ArrayList<ArrayList<Integer>> permuteUnique(ArrayList<Integer> nums) {
        // write your code here
        ArrayList<ArrayList<Integer>> result = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
        if(nums.size() == 0 || nums == null){
            return result;
        }
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        Collections.sort(nums);
        permuteUniqueHelper(result, list, nums, new boolean[nums.size()]);
        return result;
    }
    
    private void permuteUniqueHelper(ArrayList<ArrayList<Integer>> result,
                                     ArrayList<Integer> list,
                                     ArrayList<Integer> nums,
                                     boolean[] used){
        if (list.size() == nums.size()){
            result.add(new ArrayList<Integer>(list));
        }          
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            if(used[i] || (i >0 && nums.get(i-1) == nums.get(i) && !used[i-1])){
                /* the only way that the later one is being added IS the pervious one has been add, 
                so this is the first time of such combination. 
                */
                continue;
            }
            used[i] = true;
            list.add(nums.get(i));
            permuteUniqueHelper(result, list, nums, used);
            list.remove(list.size() - 1);
            used[i] = false;
        }
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/codingEskimo/p/5782585.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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