leetcode524 通过删除字母匹配到字典里最长单词

本文介绍了一种算法,用于在给定字符串中找出通过删除部分字符可以构成字典中最长字符串的方法。首先对字典按长度降序并保持字典序排序,然后通过双指针逐个比较,找到符合条件的最长字符串。示例和代码展示了如何在字符串 'abpcplea' 和字典 ['ale', 'apple', 'monkey', 'plea'] 中找到 'apple'。

给定一个字符串和一个字符串字典,找到字典里面最长的字符串,该字符串可以通过删除给定字符串的某些字符来得到。如果答案不止一个,返回长度最长且字典顺序最小的字符串。如果答案不存在,则返回空字符串。

示例 1:
输入:
s = “abpcplea”, d = [“ale”,“apple”,“monkey”,“plea”]
输出:
“apple”
示例 2:
输入:
s = “abpcplea”, d = [“a”,“b”,“c”]
输出:
“a”
说明:
所有输入的字符串只包含小写字母。
字典的大小不会超过 1000。
所有输入的字符串长度不会超过 1000。

思路:
先将字典从大到小进行排序,相同大小按字典序进行排序(这里很坑,字典序指的并不是在dictionary数组中的顺序而是字母的顺序。。。)。接下来进行遍历,对于每一个字符串都使用双指针将它与给定字符串进行对比,当得到一个可以完全比对的字符串时进行输出。

class Solution {
public:
    string findLongestWord(string s, vector<string>& dictionary) {
sort(dictionary.begin(),dictionary.end(),[](string a,string b){
return a.length()>b.length()||(a.length()==b.length()&&a<b);
});
for(int i=0;i<dictionary.size();i++)
{
    int m=0;
    int n=0;
    while(m!=s.length())
    {
        if(s[m]==dictionary[i][n])
        {
            n++;
            if(n==dictionary[i].length())
            {
                return dictionary[i];
            }
        }
        m++;
    }
}
return "";
    }
};
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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