剑指offer————面试题28(字符串排列)

本文详细介绍了如何通过递归回溯法求解字符串排列问题,包括核心算法步骤和实现细节,帮助读者理解并掌握字符串排列生成技巧。

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输入一个字符串,打印出该字符串中字符的所有排列。例如输入字符串abc,则打印出由字符a,b,c所能排列出来的所有字符串abc,acb,bac,bca,cab和cba。


求整个字符串的排列,可以看成2步:首先求所有可能出现在第一个位置的字符,即把第一个字符和后面所有字符交换。第二部固定第一个字符,求后面所有字符的排列。这个时候仍把后面的所有字符分成两部分:后面字符的第一个字符,以及这个字符之后的所有字符。然后把第一个字符逐一和它后面的字符交换。


#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
//递归回溯法->深度优先遍历
void recusive(char* pstr,char* begin){
	if(*begin =='\0'){
		printf("%s\n",pstr);
	}else{
		for(char* pch =begin;*pch!='\0';++pch){

			char temp = *pch;
			*pch = *begin;
			*begin = temp;

			recusive(pstr,begin+1);

			temp = *pch;
			*pch = *begin;
			*begin = temp;

		}
	}
}
void permutation(char* pstr){
	if(pstr==NULL)
		return;
	recusive(pstr,pstr);
}

int main(){
	char s[] = "abcd";
	permutation(s);
	system("pause");
	return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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