4391 无线传输

使用KMP算法求解字符串循环子串
本文探讨了一道关于字符串处理的题目,利用KMP算法寻找字符串的循环子串。循环子串的长度可以通过原字符串长度减去最长公共前后缀长度得出。代码示例展示了如何应用KMP算法来解决这个问题。

4391 无线传输

给定一个长度为为l的字符串a,求这个字符串的字串的组成部分,很明显,这是一个KMP
今天是8.19重新修改一下
这道题我们求的是字符串ss的循环字串,首先说下,循环子串的长度=n-next[n]
为啥答案是n-next[n]
next[n]就是n的最长相等前缀后缀,这个我在终极KMP中也解释了
我们把原字符串分割成两部分,一个是前缀加上红色字符串,一个是红色字符串加上后缀
很想谈,

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef unsigned long long ll;
const int SIZE=1e5+5;
int n;
char s[SIZE];
int kmp[SIZE];
int main()
{
	scanf("%d %s",&n,s+1);
	int j=0;
	for(int i=2;i<=n;i++)
	{
		while(j&&s[i]!=s[j+1]) j=kmp[j];
		if(s[i]==s[j+1]) j++;
		kmp[i]=j;
	}
	cout<<n-kmp[n]<<endl;
	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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