一个从M个数字里面取N个数字的组合
没用到递归的实现,将选取的位置标记为1没选取的标记为0
返回的是数组的形式。
版本1
public class CombineUtil {
private static int[] copy(int[] bs){
int[] result = new int[bs.length];
for(int i=0;i<bs.length;i++){
result[i] = bs[i];
}
return result ;
}
public static void print(List<int[]> l){
for(int i=0;i<l.size();i++){
int[] a = (int[])l.get(i);
for(int j=0;j<a.length;j++){
System.out.print(a[j]+"\t");
}
System.out.println();
}
}
public static void print(int[] a){
for(int j=0;j<a.length;j++){
System.out.print(a[j]+"\t");
}
System.out.println();
}
/**
* 从m里选n个数字
* @param m
* @param n
* @return
*/
public static List<int[]> combineEx(int m, int n) {
if (m < n) {
return null;
}
List<int[]> list = new ArrayList<int[]>();
int[] cn = new int[m];
for (int i = 0; i < cn.length; i++) {
if (i < n) {
cn[i] = 1;
} else {
cn[i] = 0;
}
}
boolean flag = true;
do {
int pos = 0;
int sum = 0;
boolean tempFlag = true;
list.add(copy(cn));
if (m == n || m == 0) {
return list;
}
for (int i = 0; i < m - 1; i++) {
if (cn[i]==1 && cn[i+1]==0) {
cn[i]=0;
cn[i+1]=1;
pos = i;
break;
}
}
for (int i = 0; i < pos; i++) {
if (cn[i] == 1) {
sum ++;
}
}
for (int i = 0; i < pos; i++) {
if (i < sum) {
cn[i] = 1;
} else {
cn[i] = 0;
}
}
for (int i = m-n; i < cn.length; i++) {
if (cn[i] == 0) {
tempFlag = false;
break;
}
}
flag = !tempFlag;
} while (flag);
list.add(copy(cn));
return list;
}
public static void main(String[] args) {
try {
CombineUtil.print(combineEx(3, 3));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
版本二
public class CombinationEx {
private List<String> list = new ArrayList<String>();
private void mn(int m, int n) {
if ( m < n) {
throw new IllegalArgumentException("参数异常");
}
BitSet bs = new BitSet(m);
for (int i = 0; i < n; i++) {
bs.set(i, true);
}
do {
printAll(m, bs);
} while(moveNext(bs, m));
}
private void printAll(int m, BitSet bs) {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (bs.get(i)) {
sb.append("1").append(",");
} else {
sb.append("0").append(",");
}
}
sb.setLength(sb.length() - 1);
list.add(sb.toString());
}
private boolean moveNext(BitSet bs, int m) {
int start = -1;
while (start < m) {
if (bs.get(++start)) {
break;
}
}
if (start >= m) {
return false;
}
int end = start;
while (end < m) {
if (!bs.get(++end)) {
break;
}
}
if (end >= m) {
return false;
}
for (int i = 0; i < end; i++) {
bs.set(i, false);
}
for (int i = 0; i < end - start - 1; i++) {
bs.set(i);
}
bs.set(end);
return true;
}
private List<String> getList() {
return list;
}
public static void main(String[] args) {
CombinationEx co = new CombinationEx();
co.mn(5, 3);
for (int i = 0; i < co.getList().size(); i++) {
System.out.println(co.getList().get(i));
}
}
}
下面介绍全排列的算法
public class Arrange {
private int total = 0;
private ArrayList<String> arrangeList = new ArrayList<String>();
public Arrange() {
}
private void swap(String list[], int k, int i) {
String c3 = list[k];
list[k] = list[i];
list[i] = c3;
}
public void perm(String list[], int k, int m) {
if (k > m) {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
for (int i = 0; i <= m; i++) {
sb.append(list[i]).append(",");
}
if (sb.length() > 0) {
sb.setLength(sb.length() - 1);
}
arrangeList.add(sb.toString());
total++;
} else {
for (int i = k; i <= m; i++) {
swap(list, k, i);
perm(list, k + 1, m);
swap(list, k, i);
}
}
}
public int getTotal() {
return total;
}
public ArrayList<String> getArrangeList() {
return arrangeList;
}
public static void main(String args[]) {
// String list[] = { "1", "2", "3", "4", "5" };
String list[] = { "1", "2", "3" };
Arrange ts = new Arrange();
ts.perm(list, 0, list.length - 1);
for (int i = 0; i < ts.getArrangeList().size(); i++) {
System.out.println(ts.getArrangeList().get(i));
}
System.out.println("total:" + ts.total);
}
}
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1. 机器学习与深度学习 机器学习是人工智能的核心领域,旨在通过数据训练模型,使计算机能够从经验中学习和改进。监督学习、无监督学习和强化学习是其主要分支,广泛应用于图像识别、语音处理和预测分析等场景。深度学习作为机器学习的重要子领域,通过神经网络模拟人脑的工作机制,尤其在图像分类、自然语言处理和自动驾驶等领域取得了突破性进展。深度学习模型如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)已成为许多AI应用的基础。 2. 自然语言处理与计算机视觉 自然语言处理(NLP)使计算机能够理解、生成和处理人类语言,关键技术包括机器翻译、语音识别、情感分析和问答系统。例如,智能助手(如Siri、Alexa)和聊天机器人(如ChatGPT)都依赖于NLP技术。计算机视觉则让计算机能够“看懂”图像和视频,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等领域。目标检测、图像分割和视频分析等技术正在推动安防、零售和制造业的智能化转型。 3. 强化学习与AI伦理 强化学习通过试错和奖励机制,训练智能体在复杂环境中做出最优决策,广泛应用于游戏AI(如AlphaGo)、机器人控制和资源调度等领域。与此同时,随着AI技术的快速发展,AI伦理和社会影响也成为重要研究方向。如何确保AI的公平性、透明性和隐私保护,以及应对AI对就业和社会结构的潜在影响,已成为学术界和产业界共同关注的焦点。AI的可持续发展离不开技术与伦理的平衡。
不同放牧策略对草原土壤性质的影响研究——基于机器学习.pdf
本资源提供一种基于Proteus仿真的纯硬件NE555呼吸灯设计方案,结合NE555定时器、三极管(如2N2222或8050)、电阻、电容等元件,完整实现LED的呼吸灯效果。内容包括: Proteus仿真模型搭建:电路原理图设计、虚拟示波器波形分析; 硬件实现步骤:元件选型、焊接调试、实测波形对比; 参数调优方法:通过仿真快速调整RC参数控制呼吸频率与渐变平滑度。 目标: 掌握Proteus中NE555电路仿真技巧; 理解硬件电路与仿真模型的匹配性; 学习从虚拟仿真到实物落地的全流程设计; 培养故障排查与参数优化能力。 核心功能: 仿真验证:在Proteus中模拟NE555的PWM输出及LED亮度渐变效果; 硬件实现:通过三极管驱动电路将仿真结果转化为实物呼吸灯; 双向调试:支持仿真与硬件实测数据对比,快速定位设计问题。 关键模块: NE555无稳态多谐振荡器(控制占空比渐变); Proteus虚拟示波器(观测PWM波形变化); 三极管电流放大电路(驱动高亮度LED)。 设计亮点 虚实结合:通过Proteus仿真降低硬件试错成本,提升学习效率。
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