Leetcode 140. Word Break II

本文探讨了一种优化策略,通过memoization技术改进backtracking算法以解决字符串单词拆分问题。重点在于如何在回溯过程中存储并重用已计算的答案,以避免重复计算,提高LeetCode 'wordBreak' 题目的解题效率。

在这里插入图片描述
方法1: backtracking。但是会tle,我思考了下可以用memoization来优化,但是我的backtracking function需要返回list,存答案。我不高兴改了,所以这道题现在还是attempted,复盘的时候再去实现一下吧。

class Solution {
    public List<String> wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
        StringBuilder path = new StringBuilder();
        List<String> res = new ArrayList<>();
        backtracking(s, wordDict, 0, path, res);
        return res;
    }
    
    public void backtracking(String s, List<String> wordDict, int start, StringBuilder path, List<String> res){
        if(start == s.length()){
            StringBuilder ans = new StringBuilder(path);
            ans.deleteCharAt(ans.length()-1);
            res.add(ans.toString());
            return;
        }
        for(int i = start; i < s.length(); i++){
            String subString = s.substring(start, i+1);
            if(wordDict.contains(subString)){
                path.append(subString + ' ');
                backtracking(s, wordDict, i+1, path, res);
                path.delete(path.length()-subString.length()-1, path.length());
            }
        }
    }
}

总结:

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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