算法!用C#写一个函数,在一个数组中找出随意几个值相加等于一个值

大小鱼 2012-09-12 02:31:26
比如,数组{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19}
要找出那些数相加等于20,
请各位大侠不吝赐教,谢谢
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木安 2014-04-17
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不知道,java的行不行? http://blog.csdn.net/cxming007/article/details/23944863
ruleless 2012-09-20
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因为20并不大,所以用搜索其实复杂度也不是很高(除非样例是那种一亿个数组元素全部都为1的极端情况)。
kevin_xieh 2012-09-19
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[Quote=引用 41 楼 的回复:]

测试过了 结果为:
C# code
static int[] array = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19 };


private static void Test(int index, int value,string str,int sum)
……
[/Quote]



Console.WriteLine(str + "" + array[i]);
后面加个 break;
要不后面的还会执行,或是 把20放第一位,会出问题。
hanxiao08250825 2012-09-19
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这个其实是典型的01背包问题,网上去查一下,效率非常高的。
沙徐 2012-09-18
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背包问题
卿文天 2012-09-18
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提个想法,先对数组进行遍历找出小于要求的数值进入临时数组,并对临时数组进行排序,排序后再来考虑求和算法。
whoozit 2012-09-18
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应该先排序,然后寻找。
cy411129362 2012-09-18
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[Quote=引用 55 楼 的回复:]

C# code
int[] i = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19 };
var query = from t in i from t1 in i where t + t1 == 20 && t < t1 select new ……
[/Quote]搞错了,是多个数么。。。
cy411129362 2012-09-18
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            int[] i = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19 };
var query = from t in i from t1 in i where t + t1 == 20 && t < t1 select new { t, t1 };
O西瓜 2012-09-17
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有点类似于背包问题,但又有区别,首先说明一下,背包不是一种算法,不存在背包算法,
背包是一个问题,解决该问题可以使用贪心,动态规划,分支界限技术,
贪心解决的问题是最优问题,但不一定最优,动态规划能找出最优解,但动态规划必须保证局部也是最优才有能用,这个问题使用分支界限技术可以在相对快的时间内找出来。
O西瓜 2012-09-17
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DateTime dt1 = DateTime.Now;

double[] arr = new double[] { 1035.3, 257.67, 390, 296.64, 504, 613.56, 802.2, 1370.88, 316.1, 5.9, 291.33, 599.76, 68, 408, 756, 388.44, 578.34, 994.84, 649.74, 464.1, 77.47, 726.03, 340, 140.4, 952, 2223, 1404, 187.08, 1035.3, 140.42 };
Ocean o = new Ocean(arr, 504+408);
o.Build();

Console.WriteLine("用时:{0}毫秒" , (DateTime.Now - dt1).TotalMilliseconds);


结果:
找到解:504 340 68
找到解:504 408
用时:115.0066毫秒
请按任意键继续. . .
qdu123 2012-09-17
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背包算法
大小鱼 2012-09-14
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[C#=code]
SetListces.RemoveAt(i);
[\code]
大小鱼 2012-09-14
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[C#=code]
SetListces.RemoveAt(i);
[\code]
lizhibin11 2012-09-14
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下面这个包括输出时间130毫秒

int[] x = new int[20];
for (int i = 0; i < x.Length; i++)
x[i] = i + 1;
long start = 0;
long end = (long)Math.Pow(2, 20);
for (; start < end; start++)
{
int temp = 0;
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
if(((start >> i) & 1) == 1)
{
temp += x[i];
}
}
if (temp == 20)
{
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
if (((start >> i) & 1) == 1)
{
Console.Write("{0} ", x[i]);
}
}
Console.WriteLine();
}
}
Console.ReadLine();
lizhibin11 2012-09-14
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包括输出时间,360多毫秒,我看看还能不能再快点。
lizhibin11 2012-09-14
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int[] x = new int[20];
for (int i = 0; i < x.Length; i++)
x[i] = i + 1;
long start = 0;
long end = (long)Math.Pow(2, 20);
List<int> list = new List<int>(20);
for (; start < end; start++)
{
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
if(((start >> i) & 1) == 1)
{
list.Add(x[i]);
}
}
if (list.Sum() == 20)
{
foreach (int p in list)
Console.Write("{0} ", p);
Console.WriteLine();
}
list.Clear();
}
Console.ReadLine();
andy1020tc 2012-09-13
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你先要思考 你这个问题 解决的话 需要什么
首先 数组随意的值相加等于某一个值 那就需要两个这样的数组
然后要查找 就需要遍历数组 两组数组的话 就需要嵌套一次
然后 你再对照上面的代码 应该就能理解了
代码誊写工 2012-09-13
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[Quote=引用 36 楼 的回复:]
其实25楼的方法不错!可是怎么改还是内存溢出。
[/Quote]
Quote=引用 26 楼 的回复:]
假设你要用30个double去迭代,应该去用64位操作系统运行64位程序。
[/Quote]
zhanglong19891129 2012-09-13
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yield return a 是不是在当前迭代快中 add 上 a 啊????
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

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