POJ 3461 Oulipo(KMP)

本文通过解析POJ在线编程平台上的问题ID为3461的题目,深入探讨了字符串匹配技术,特别是KMP算法的高效实现。文章详细介绍了如何使用KMP算法解决字符串匹配问题,并提供了相应的AC代码,旨在提升读者在处理类似问题时的编程技巧。

Oulipo

题目链接:

http://poj.org/problem?id=3461

解题思路:

字符串匹配。。。kmp即可快速求解。。。

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
using namespace std;

int Next[10005];
char word[10005],text[1000005];

void getnext(){
    int j = 0,k = -1;
    int l = strlen(word);
    Next[0] = -1;
    while(j < l){
        if(k == -1 || word[j] == word[k]){
            j++;k++;
            Next[j] = k;
        }
        else
            k = Next[k];
    }
}

void kmp(){
    getnext();
    int l1 = strlen(text),l2 = strlen(word);
    int i = 0,j = 0,sum = 0;
    while(i < l1){
        if(j == -1 || text[i] == word[j]){
            i++;
            j++;
        }
        else
            j = Next[j];
        if(j == l2){
            sum++;
            j = Next[j];
        }
    }
    printf("%d\n",sum);
}

int main(){
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        scanf("%s",word);
        scanf("%s",text);
        kmp();
    }
    return 0;
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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