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类型 1 粒子群优化算法是一种修改的版的粒子群优化 （PSO）是一种通过 iteravely 试图提高某项措施的质量是候选人解决优化问题的计算方法。粒子群优化算法的候选解，这里被称为粒子，人口和移动这些粒子在搜索空间进行简单的数学公式对粒子的位置和速度，以优化的问题。每个粒子的运动受其当地最有名的立场，但也引导最好已知的立场在搜索空间，更新作为其他粒子被发现更好的职位。预计这将移往最好的解决方案群。粒子群优化算法是超启发式因为它让很少或没有假设正在优化的问题，可以搜索候选解的很大空间。然而，如粒子群优化算法的元启发式方法不能保证过找到最佳的解决办法。因此提出了修改后的版本的粒子群优化算法，称为 T1PSO。T1PSO 有一个更好的能力，找到最优的解决方案。

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问题描述：给定一个数n，找出大于这个数的最小不重复数（任意相邻位数字不相同）。 程序给出了两种方法：find和find1，其中find1属于暴力法，直接从n+1开始寻找，每次加1，知道找到满足条件的不重复数为止。 第二种方法比较巧妙，将n各位数字存到一个数组a[]里，下标大小对应位数高低，比如1234，数组a[0...3]依次为1，2，3，4；从最高位开始找相邻的重复数，较低的重复位加1带进位，高位循环加进位直到无进位，低位置零；回到次高位重新寻找重复位，直到无重复位。

本程序为生成给定分布律的随机数 模拟规划 也是图论中经典得程序 -This procedure for generating a given distribution law of random numbers simulation planning is a classic graph theory procedures

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