ホームページ ウェブフロントエンド jsチュートリアル JavaScript でのいくつかの非再帰的完全置換アルゴリズムのコード例の詳細な説明

JavaScript でのいくつかの非再帰的完全置換アルゴリズムのコード例の詳細な説明

Jul 24, 2017 pm 01:19 PM
javascript js アルゴリズム

回溯(非递归)

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">  
<head>  
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />  
    <title>Full Permutation(Non-recursive Backtrack) - Mengliao Software</title>  
</head>  
<body>  
<p>  
Full Permutation(Non-recursive Backtrack)<br />  
Mengliao Software Studio - Bosun Network Co., Ltd.<br />  
2012.03.29</p>  
<script type="text/javascript">  
/*  
全排列(非递归回溯)算法  
1、建立位置数组,即对位置进行排列,排列成功后转换为元素的排列;  
2、第n个位置搜索方式与八皇后问题类似。  
*/ 
var count = 0;  
function show(arr) {  
    document.write("P<sub>" + ++count + "</sub>: " + arr + "<br />");  
}  
function seek(index, n) {  
    var flag = false, m = n; //flag为找到位置排列的标志,m保存正在搜索哪个位置  
    do {  
        index[n]++;  
        if (index[n] == index.length) //已无位置可用  
            index[n--] = -1; //重置当前位置,回退到上一个位置  
        else if (!(function () {  
            for (var i = 0; i < n; i++)  
                if (index[i] == index[n]) return true;  
            return false;  
        })()) //该位置未被选择  
            if (m == n) //当前位置搜索完成  
                flag = true;  
            else 
                n++;  
    } while (!flag && n >= 0)  
    return flag;  
}  
function perm(arr) {  
    var index = new Array(arr.length);  
    for (var i = 0; i < index.length; i++)  
        index[i] = -1;  
    for (i = 0; i < index.length - 1; i++)  
        seek(index, i);  
    while (seek(index, index.length - 1)) {  
        var temp = [];  
        for (i = 0; i < index.length; i++)  
            temp.push(arr[index[i]]);  
        show(temp);  
    }  
}  
perm(["e1", "e2", "e3", "e4"]);  
</script>  
</body>  
</html>
ログイン後にコピー

排序(非递归)

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">  
<head>  
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />  
    <title>Full Permutation(Non-recursive Sort) - Mengliao Software</title>  
</head>  
<body>  
<p>  
Full Permutation(Non-recursive Sort)<br />  
Mengliao Software Studio - Bosun Network Co., Ltd.<br />  
2012.03.30</p>  
<script type="text/javascript"> 
/*  
全排列(非递归求顺序)算法  
1、建立位置数组,即对位置进行排列,排列成功后转换为元素的排列;  
2、按如下算法求全排列:  
设P是1~n(位置编号)的一个全排列:p = p1,p2...pn = p1,p2...pj-1,pj,pj+1...pk-1,pk,pk+1...pn  
(1)从排列的尾部开始,找出第一个比右边位置编号小的索引j(j从首部开始计算),即j = max{i | pi < pi+1}  
(2)在pj的右边的位置编号中,找出所有比pj大的位置编号中最小的位置编号的索引k,即 k = max{i | pi > pj}  
   pj右边的位置编号是从右至左递增的,因此k是所有大于pj的位置编号中索引最大的  
(3)交换pj与pk  
(4)再将pj+1...pk-1,pk,pk+1...pn翻转得到排列p&#39; = p1,p2...pj-1,pj,pn...pk+1,pk,pk-1...pj+1  
(5)p&#39;便是排列p的下一个排列  

例如:  
24310是位置编号0~4的一个排列,求它下一个排列的步骤如下:  
(1)从右至左找出排列中第一个比右边数字小的数字2;  
(2)在该数字后的数字中找出比2大的数中最小的一个3;  
(3)将2与3交换得到34210;  
(4)将原来2(当前3)后面的所有数字翻转,即翻转4210,得30124;  
(5)求得24310的下一个排列为30124。  
*/ 
var count = 0;  
function show(arr) {  
    document.write("P<sub>" + ++count + "</sub>: " + arr + "<br />");  
}  
function swap(arr, i, j) {  
    var t = arr[i];  
    arr[i] = arr[j];  
    arr[j] = t;  

}  
function sort(index) {  
    for (var j = index.length - 2; j >= 0 && index[j] > index[j + 1]; j--)  
        ; //本循环从位置数组的末尾开始,找到第一个左边小于右边的位置,即j  
    if (j < 0) return false; //已完成全部排列  
    for (var k = index.length - 1; index[k] < index[j]; k--)  
        ; //本循环从位置数组的末尾开始,找到比j位置大的位置中最小的,即k  
    swap(index, j, k);  
    for (j = j + 1, k = index.length - 1; j < k; j++, k--)  
        swap(index, j, k); //本循环翻转j+1到末尾的所有位置  
    return true;  
}  
function perm(arr) {  
    var index = new Array(arr.length);  
    for (var i = 0; i < index.length; i++)  
        index[i] = i;  
    do {  
        var temp = [];  
        for (i = 0; i < index.length; i++)  
            temp.push(arr[index[i]]);  
        show(temp);  
    } while (sort(index));  
}  
perm(["e1", "e2", "e3", "e4"]);  
</script>  
</body>  
</html>
ログイン後にコピー

求模(非递归)

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">  
<head>  
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />  
    <title>Full Permutation(Non-recursive Modulo) - Mengliao Software</title>  
</head>  
<body>  
<p>Full Permutation(Non-recursive Modulo)<br />  
Mengliao Software Studio - Bosun Network Co., Ltd.<br />  
2012.03.29</p>  
<script type="text/javascript">  
/*  
全排列(非递归求模)算法  
1、初始化存放全排列结果的数组result,与原数组的元素个数相等;  
2、计算n个元素全排列的总数,即n!;  
3、从>=0的任意整数开始循环n!次,每次累加1,记为index;  
4、取第1个元素arr[0],求1进制的表达最低位,即求index模1的值w,将第1个元素(arr[0])插入result的w位置,并将index迭代为index\1;  
5、取第2个元素arr[1],求2进制的表达最低位,即求index模2的值w,将第2个元素(arr[1])插入result的w位置,并将index迭代为index\2;  
6、取第3个元素arr[2],求3进制的表达最低位,即求index模3的值w,将第3个元素(arr[2])插入result的w位置,并将index迭代为index\3;  
7、……  
8、直到取最后一个元素arr[arr.length-1],此时求得一个排列;  
9、当index循环完成,便求得所有排列。  
例:  
求4个元素["a", "b", "c", "d"]的全排列, 共循环4!=24次,可从任意>=0的整数index开始循环,每次累加1,直到循环完index+23后结束;  
假设index=13(或13+24,13+2*24,13+3*24…),因为共4个元素,故迭代4次,则得到的这一个排列的过程为:  
第1次迭代,13/1,商=13,余数=0,故第1个元素插入第0个位置(即下标为0),得["a"];  
第2次迭代,13/2, 商=6,余数=1,故第2个元素插入第1个位置(即下标为1),得["a", "b"];  
第3次迭代,6/3, 商=2,余数=0,故第3个元素插入第0个位置(即下标为0),得["c", "a", "b"];  
第4次迭代,2/4,商=0,余数=2, 故第4个元素插入第2个位置(即下标为2),得["c", "a", "d", "b"];  
*/ 
var count = 0;  
function show(arr) {  
    document.write("P<sub>" + ++count + "</sub>: " + arr + "<br />");  
}  
function perm(arr) {  
    var result = new Array(arr.length);  
    var fac = 1;  
    for (var i = 2; i <= arr.length; i++)  
        fac *= i;  
    for (index = 0; index < fac; index++) {  
        var t = index;  
        for (i = 1; i <= arr.length; i++) {  
            var w = t % i;  
            for (j = i - 1; j > w; j--)  
                result[j] = result[j - 1];  
            result[w] = arr[i - 1];  
            t = Math.floor(t / i);  
        }  
        show(result);  
    }  
}  
perm(["e1", "e2", "e3", "e4"]);  
</script>  
</body>  
</html>
ログイン後にコピー

以上がJavaScript でのいくつかの非再帰的完全置換アルゴリズムのコード例の詳細な説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

CLIP-BEVFormer: BEVFormer 構造を明示的に監視して、ロングテール検出パフォーマンスを向上させます。 CLIP-BEVFormer: BEVFormer 構造を明示的に監視して、ロングテール検出パフォーマンスを向上させます。 Mar 26, 2024 pm 12:41 PM

上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

推奨: 優れた JS オープンソースの顔検出および認識プロジェクト 推奨: 優れた JS オープンソースの顔検出および認識プロジェクト Apr 03, 2024 am 11:55 AM

顔の検出および認識テクノロジーは、すでに比較的成熟しており、広く使用されているテクノロジーです。現在、最も広く使用されているインターネット アプリケーション言語は JS ですが、Web フロントエンドでの顔検出と認識の実装には、バックエンドの顔認識と比較して利点と欠点があります。利点としては、ネットワーク インタラクションの削減とリアルタイム認識により、ユーザーの待ち時間が大幅に短縮され、ユーザー エクスペリエンスが向上することが挙げられます。欠点としては、モデル サイズによって制限されるため、精度も制限されることが挙げられます。 js を使用して Web 上に顔検出を実装するにはどうすればよいですか? Web 上で顔認識を実装するには、JavaScript、HTML、CSS、WebRTC など、関連するプログラミング言語とテクノロジに精通している必要があります。同時に、関連するコンピューター ビジョンと人工知能テクノロジーを習得する必要もあります。 Web 側の設計により、次の点に注意してください。

C++sort 関数の基礎となる原則とアルゴリズムの選択を調べる C++sort 関数の基礎となる原則とアルゴリズムの選択を調べる Apr 02, 2024 pm 05:36 PM

C++sort 関数の最下層はマージ ソートを使用し、その複雑さは O(nlogn) で、クイック ソート、ヒープ ソート、安定したソートなど、さまざまなソート アルゴリズムの選択肢を提供します。

人工知能は犯罪を予測できるのか? CrimeGPT の機能を調べる 人工知能は犯罪を予測できるのか? CrimeGPT の機能を調べる Mar 22, 2024 pm 10:10 PM

人工知能 (AI) と法執行機関の融合により、犯罪の予防と検出の新たな可能性が開かれます。人工知能の予測機能は、犯罪行為を予測するためにCrimeGPT (犯罪予測技術) などのシステムで広く使用されています。この記事では、犯罪予測における人工知能の可能性、その現在の応用、人工知能が直面する課題、およびこの技術の倫理的影響について考察します。人工知能と犯罪予測: 基本 CrimeGPT は、機械学習アルゴリズムを使用して大規模なデータセットを分析し、犯罪がいつどこで発生する可能性があるかを予測できるパターンを特定します。これらのデータセットには、過去の犯罪統計、人口統計情報、経済指標、気象パターンなどが含まれます。人間のアナリストが見逃す可能性のある傾向を特定することで、人工知能は法執行機関に力を与えることができます

改良された検出アルゴリズム: 高解像度の光学式リモートセンシング画像でのターゲット検出用 改良された検出アルゴリズム: 高解像度の光学式リモートセンシング画像でのターゲット検出用 Jun 06, 2024 pm 12:33 PM

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

58 ポートレート プラットフォームの構築におけるアルゴリズムの適用 58 ポートレート プラットフォームの構築におけるアルゴリズムの適用 May 09, 2024 am 09:01 AM

1. 58 Portraits プラットフォーム構築の背景 まず、58 Portraits プラットフォーム構築の背景についてお話ししたいと思います。 1. 従来のプロファイリング プラットフォームの従来の考え方ではもはや十分ではありません。ユーザー プロファイリング プラットフォームを構築するには、複数のビジネス分野からのデータを統合して、ユーザーの行動や関心を理解するためのデータ マイニングも必要です。最後に、ユーザー プロファイル データを効率的に保存、クエリ、共有し、プロファイル サービスを提供するためのデータ プラットフォーム機能も必要です。自社構築のビジネス プロファイリング プラットフォームとミドルオフィス プロファイリング プラットフォームの主な違いは、自社構築のプロファイリング プラットフォームは単一のビジネス ラインにサービスを提供し、オンデマンドでカスタマイズできることです。ミッドオフィス プラットフォームは複数のビジネス ラインにサービスを提供し、複雑な機能を備えていることです。モデリングを提供し、より一般的な機能を提供します。 2.58 中間プラットフォームのポートレート構築の背景のユーザーのポートレート 58

jsとvueの関係 jsとvueの関係 Mar 11, 2024 pm 05:21 PM

js と vue の関係: 1. Web 開発の基礎としての JS、2. フロントエンド フレームワークとしての Vue.js の台頭、3. JS と Vue の補完関係、4. JS と Vue の実用化ビュー。

See all articles