hiho刷题日记——第一天最长回文子串

基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

思路:

将字符串位置0存入一个-1空出来。

//这里是因为我准备列举回文子串的中心点。并判断其两端的点是否相等。而-1(或这说255)是一个很难出现的字符。

让字符串从1开始存入。

然后依次列举中心点。

//这里需要注意一个问题就是回文子串的长度。考虑到回文子串可能是偶数长度,而偶数长度的回文子串的最中心的有又相同的。所以加入了while (p[e + 1] == p[i]) ++e; 来兼顾偶数长度的回文子串。

根据中心点向两边延生。找到以其中心的回文子串的长度。与当前求得的最长长度比较,取舍。


#include <cstdio>

#include <cstring>
using namespace std; 
char str[1000002 + 1200];


int fast(char *p)
{
    int ans = 1;
    for (int i = 1; p[i]; ++i)
    {
        int s = i, e = i, t;
        while (p[e + 1] == p[i]) ++e;  //同时兼顾了偶数长度的回文子串
        i = e;
        while (p[s - 1] == p[e + 1]) --s, ++e;
        if ((t = e - s + 1) > ans) ans = t;
    }
    return ans;
}


int main()
{
    str[0]=-1;
    int n;
    scanf("%d", &n);
    while (n --) {
        scanf("%s", str + 1);
        printf("%d\n", fast(str));
    }
    return 0;
}
【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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昂村饭
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