[LeetCode]47. 全排列 II

本文介绍了一种使用递归法解决包含重复数字序列的全排列问题的方法。通过实现一个判断数组元素是否重复的函数,避免了生成重复的全排列结果。文章详细展示了算法的实现过程,包括如何交换元素、固定部分元素进行后续排列,以及如何检查重复元素。

47. 全排列 II

给定一个可包含重复数字的序列,返回所有不重复的全排列。

示例:

输入: [1,1,2]
输出:
[
[1,1,2],
[1,2,1],
[2,1,1]
]

递归法解决包含重复数字的全排列

class Solution {
    //去掉重复的排列:只需要增加一个判断数组中元素是否重复的函数即可。
    
    public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
        List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
        permutationUnique(list, nums, 0);
        return list;
    }
    
    //方法功能:对字符串中字符/元素进行全排列
    //参数list存放所有全排列结果,数组nums存放待排序元素,start为待排序的元素集合所在数组中第一个位置
    public void permutationUnique(List<List<Integer>> list, int []nums, int start) {
        
        if(nums == null || start < 0) {
            return ;
        }
        if(start == nums.length - 1) {
            //完成一次全排列,添加当前排列的结果到最后的集合中
            List<Integer> tmpList = Arrays.stream(nums).boxed().collect(Collectors.toList());
            list.add(tmpList);
        } else {
            for(int i = start; i < nums.length; i++) {
                //判断待排列的数组元素中是否有重复
                if(!isDuplicated(nums, start, i)) {
                    continue;
                }
                //交换start和i所在位置的元素
                swap(nums, start, i);
                //固定第一个字符,对剩余的元素进行全排列
                permutationUnique(list, nums, start + 1);
                //还原start和i所在的位置
                swap(nums, start, i);
            }
        }
    }
    
    //方法功能:交换字符数组下表为start,j对应的元素
    public void swap(int []nums, int start, int i) {
        int temp = nums[start];
        nums[start] = nums[i];
        nums[i] = temp;
    }
    
    //方法功能:判断【begin,end)区间中是否有元素与*end相等
    //输入参数:begin和end为指向元素的指针
    //返回值:true:如果有相等的元素,负责返回false
    public boolean isDuplicated(int []str, int begin, int end) {
        for(int i = begin; i < end; i++) {
            if(str[i] == str[end]) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方,并提供了相应的Matlab代码实现。该方结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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