《算法之美》の递归与分治策略の全排列问题
来源:互联网 发布:linux 按时间排序文件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 08:58
全排列问题:设R={r1, r2, …, r3}是要进行排列的n个元素,Ri = R – {ri}。集合X中元素的全排列记为Perm(X)。(ri)Perm(X)表示在全排列Perm(X)的每一个排列前加上前缀ri,得到的排列。
因此,R的全排列可以归纳定义如下:
1)当n=1时,Perm(R) = (r),其中r是集合R中唯一的元素;
2)当n>1时,Perm(R)由:(r1)Perm(R1),(r2)Perm(R2),…,(rn)Perm(Rn)构成。
我们据此设计递归算法如下:
#include <iostream>
/**
* 功能描述:交换两个数的值
* 参数:
* a---数一
* b---数二
*/
template<typename T>
void swap(T &a, T &b)
{
T temp = a;
a = b;
b = temp;
}
/**
* 功能描述:全排列
* 参数:
* data[]---待排列的数组
* k---开始排列的元素在数组中的下标
* m---结束排列的元素在数组中的下标
*/
template<typename T>
void ASCEPerm(T data[], int k, int m)
{
//产生data[k:m]的所有排列
if(k == m)//单元素排列,递归的结束条件
{
for(int i=0; i<=m; i++)
{
std::cout<<data[i];
}
std::cout<<std::endl;
} else {
for(int i=k; i<=m; i++)
{
swap(data[k], data[i]);
ASCEPerm(data, k+1, m);
swap(data[k], data[i]);
}
}
}
int main()
{
int data[] = {1, 2, 2};
ASCEPerm<int>(data, 0, 2);
system("pause");
return 0;
}
算法Perm(data, k, m)递归地产生所有前缀是data[0:k-1],且后缀是data[k:m]的全排列的所有排列。函数调用Perm(data, 0, n-1)则产生data[0:n-1]的全排列。
在一般情况下,k<m。算法将data[k:m]中每一个元素分别与data[k]中元素交换;然后递归计算data[k+1:m]的全排列,并将计算结果作为data[0:k]的后缀。
- 《算法之美》の递归与分治策略の全排列问题
- Java语言描述:递归与分治策略之全排列问题
- 递归分治算法之全排列问题(Java版本)
- 递归和分治策略之排列问题
- 分治策略之全排列问题
- 分治与递归法:全排列问题
- 递归与分治策略-2.1.4全排列
- 全排列的递归实现--分治策略
- 算法学习(1)分治策略(递归,排列问题)
- 递归分治算法之全排列(C语言)
- 递归与分治之全排列问题和火车进站问题
- 分治与递归(一)----全排列问题
- 递归算法之全排列问题
- 全排列算法实现 分治策略
- 算法--递归与分治策略
- 【算法设计与分析】递归与分治----2.4 排列问题
- 递归分治解决全排列问题
- 算法设计与分析之递归与分治策略
- 上班人员必读:“五险一金”详解!
- 难啊
- 我的新书《Visual C#.NET原理与实务》出版了
- 【小阅读^大脑袋】0825 NO.405
- jQuery 总结
- 《算法之美》の递归与分治策略の全排列问题
- 我的第一篇csdn日志(通过windows live writer 发表)
- 线程同步之利器(1)——可递归锁与非递归锁
- 由三层架构说起...
- x64系统的判断和x64下文件和注册表访问的重定向(1)
- ssscanf用法积累!!!
- XHTML标签的嵌套规则
- treegridview 我知道多少
- C语言中size_t和size_type 的区别