hdu3746Cyclic Nacklace(kmp中nxt数组应用)

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题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3746
用nxt数组求最短循环节
最短循环节为
T=len−nxt[len]
其中len为字符串长度,字符串是从0开始存的
题目要求凑成至少两个的循环要补多少个,那么算下循环节搞一搞就可以了

#include <stdio.h>
#include<cstring>
using namespace std;
char b[100010];
int nxt[100010];
int lb;
void gnx(){
    nxt[0]=-1;
    int i=0,j=-1;
    while(i<lb){
        if(j==-1||b[i]==b[j])nxt[++i]=++j;
        else j=nxt[j];
    }
}
int main(void)
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        scanf("%s",b);
        lb=strlen(b);
        gnx();
        int T=lb-nxt[lb];
        if(T==lb){printf("%d\n",lb);continue;}
        printf("%d\n",(T-(lb%T))%T);
    }
    return 0;
}
增强型PID-自适应-前馈-神经网络控制研究(Matlab代码实现) 内容概要:本文系统研究了“增强型PID-自适应-前馈-神经网络控制”复合控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真模型,深入探讨了传统PID控制与智能控制算法的深度融合方法。该策略通过引入自适应机制和前馈补偿,结合BP神经网络进行非线性系统建模与参数优化,并融合扩展卡尔曼滤波(EKF)等状态估计技术,提升控制系统在复杂动态环境下的响应速度、鲁棒性和控制精度。研究涵盖双闭环控制架构设计、神经网络训练流程、EKF状态融合等关键技术环节,适用于电机控制、电力电子变换器、无人机、微电网等高阶非线性系统的建模与仿真。配套资源丰富,包含多个可复现的Simulink模型、Matlab代码及参考文献,尤其支持高水平EI期刊成果的复现与验证。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力,从事控制工程、电气自动化、电力电子或智能系统研发的研究生、科研人员及工作1-3年以上的工程技术人员; 使用场景及目标:①深入研究先进PID控制策略在非线性系统中的优化应用;②实现神经网络与经典控制算法的协同设计与联合仿真;③开展状态估计、参数辨识与智能控制策略的实验验证;④复现并拓展高水平学术论文中的控制方法,支撑科研创新与项目开发; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码与Simulink仿真模型进行实践操作,重点剖析控制结构设计逻辑、神经网络训练过程及EKF状态估计的实现细节,按照文档说明逐步调试与优化,以全面掌握复合控制系统的建模、仿真与性能评估方法。 立即下载

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