4417. 神奇的字符串

Solution:

我们要求出以j点为开头的长度为m的子串有多少位和s不同,等价于求c[j]与s[0]不同,c[j + 1]与s[1]不同,c[j + 2] 与s[2] 不同.......

c[j + m - 1] 与 s[m - 1] 不同,这m个条件满足的个数。

于是反过来想,对每一个字符,从哪里为起点可以让这一位产生贡献。

第一个字符若为1, 对应(a * i + b) %n的值为0 ~ p - 1

第二个字符若为1,我们要找到以那些点为起点能产生贡献,那么很显然是(a * (i - 1) + b) %n的值为0 ~ p-1的

也就是a * i + b % n的值为0 - a~ p - 1 - a的

第m个字符若为1,也就是a * i + b % n的值为0 - am ~ p - am的

那么问题就简单了,区间修改即可, 查询第t位,答案是(t*a + b) % n这个点被覆盖了多少次。

 

 

 

 

 

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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