UVA 10340 All in All

本文介绍了一个简单的算法,用于判断一个字符串是否为另一个字符串的子序列。通过遍历字符串并匹配字符,该算法能够有效地验证这一关系。

Description

You have devised a new encryption technique which encodes a message by inserting between its characters randomly generated strings in a clever way. Because of pending patent issues we will not discuss in detail how the strings are generated and inserted into the original message. To validate your method, however, it is necessary to write a program that checks if the message is really encoded in the final string. Given two strings s and t, you have to decide whether s is a subsequence of t, i.e. if you can remove characters from t such that the concatenation of the remaining characters is s.

Input

The input contains several testcases. Each is specified by two strings s, t of alphanumeric ASCII characters separated by whitespace. Input is terminated by EOF.


Output

For each test case output, if s is a subsequence of t.


Sample Input

sequence subsequence 

person compression 

VERDI vivaVittorioEmanueleReDiItalia 

caseDoesMatter CaseDoesMatter


Sample Output

Yes 

No 

Yes 

No



题意:输入两个字符串,问第一个串是否出现在第二个串中,可以不连续;

思路:for循环跑一遍即可,代码不出错就没问题,代码如下:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
char c1[1000005];
char c2[1000005];
int main() {

	int m1 , m2 , t;
	while(~scanf("%s",c1)) {
		scanf("%s",c2);
		m1 = strlen(c1);
		m2 = strlen(c2);
		if(m1 > m2) {
			printf("No\n");
			continue;
		}
		t = 0;
		for(int i = 0; i < m2; i++) {
			if(c2[i] == c1[t]) {
				t++;
			}
		}
		if(t == m1)
		printf("Yes\n");
		else printf("No\n");
	}
	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。
UVA 13300 是一个与编程和算法挑战相关的题目,虽然该题目的具体内容未在引用中详细列出,但可以根据常见的UVA问题类型和背景进行推测。这类问题通常涉及复杂的逻辑推理、数学计算或特定算法的应用。根据类似题目的解决思路,可以推测解决UVA 13300可能需要掌握以下关键点: 1. **问题理解与建模**:首先需要仔细阅读题目描述,明确输入输出的要求,并根据问题背景建立数学模型或算法框架。例如,题目可能涉及字符串处理、动态规划、图论或数论等基础算法。 2. **算法选择与优化**:根据问题特性选择合适的算法。例如,如果问题涉及排列组合或递归,可能需要使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS);如果问题涉及最优化或重复子问题,可能需要使用动态规划(DP)或贪心算法。 3. **数据结构设计**:为了提高程序效率,通常需要选择合适的数据结构。例如,使用哈希表进行快速查找、使用堆进行优先队列管理、使用树结构处理层次化数据等。 4. **代码实现与调试**:在编码过程中,需要注意边界条件、输入输出格式以及可能的错误情况。例如,在处理字符串时,需要考虑空格、换行符和特殊字符的处理;在处理数值计算时,需要注意整数溢出和浮点精度问题。 5. **测试与优化**:编写完代码后,需要通过样例输入进行测试,确保程序能够正确处理各种情况。此外,还需要对程序进行性能优化,确保在大规模输入下仍能高效运行。 以下是一个通用的编程框架,可用于处理类似问题: ```python def main(): import sys input = sys.stdin.read data = input().splitlines() # 根据题目要求解析输入数据 # 例如,读取多个测试用例 for line in data: # 处理每一行数据 pass # 输出结果 print("Result") if __name__ == "__main__": main() ``` 对于UVA 13300的具体问题,假设其涉及字符串处理和数字提取,可以参考类似问题的解决方法[^2]。例如,使用正则表达式提取输入中的数字,并将其存储在数组中进行比较。 ```python import re def extract_numbers(s): return list(map(int, re.findall(r'\d+', s))) def compare_outputs(output1, output2): return extract_numbers(output1) == extract_numbers(output2) # 示例用法 output1 = "The answer is 42." output2 = "The answer is 42." print(compare_outputs(output1, output2)) # 输出: True ``` 在解决此类问题时,还需要注意以下几点: - **输入输出格式**:严格按照题目要求处理输入输出,避免因格式错误导致答案错误(WA)。 - **特殊情况处理**:考虑输入为空、输入格式异常等情况,确保程序的鲁棒性。 - **性能优化**:对于大规模输入,使用高效的算法和数据结构,避免超时(TLE)。 ###
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