LeetCodeOJ——5.Longest Palindromic Substring

【MATLAB例程,无人机避障7】基于RRT*与人工势场法(RRT*+APF)的多无人机二维动态路径规划与避障 程序采用快速扩展随机树星算法(RRT*)与人工势场法(APF),实现四架无人机在二维动态障碍环境中的路径规划与协同避碰。通过RRT*的邻域选父和节点重连优化全局参考路径,利用APF进行局部动态避障,绘制全局路径、实际轨迹、安全净间隙、速度与加速度及航程等图像,对比RRT+APF与RRT*+APF的规划效果。无人机起终点、障碍物分布、采样次数及运动约束均可自行调整。 立即下载

Given a string S, find the longest palindromic substring in S. You may assume that the maximum length of S is 1000, and there exists one unique longest palindromic substring.

解题思路:最长回文子串问题,很经典的问题。但一开始怎么也想不出,因此首先暴力一番。

代码:

class Solution {
public:
    string longestPalindrome(string s) {
        int maxlen=0,len,ki=0,kj=0;
        for(int i=0;i<s.size();i++){
            for(int j=i;j<s.size();j++){
                len=judge(i,j,s);
                if(len>maxlen){
                    maxlen=len;
                    ki=i;
                    kj=j;
                }
            }
        }
        return s.substr(ki,kj-ki+1);
    }
    int judge(int i,int j,string s){
        int m=i,n=j;
        while(m<=n){
            if(s[m]!=s[n]){
                break;
            }
            m++,n--;
        }
        if(m<n){
            return -1;
        }
        else{
            return j-i+1;    
        }

    }
};

显而易见:Time Limit Exceeded,时间复杂度为O(n3)。因此解法二,以字符串的每个字符(字符串长度为奇数,如“aba”)或每两个字符(字符串长度为偶数,如“abba”)为中心,向两边扩展,时间复杂度为O(n2)。

代码如下:

class Solution {
public:
    string longestPalindrome(string s) {
        string tempStr,longestStr("");
        for(int i=0;i<s.length();i++){
            tempStr=getLongestStr(s,i,i);
            if(tempStr.length()>longestStr.length()){
                longestStr=tempStr;
            }
            tempStr=getLongestStr(s,i,i+1);
            if(tempStr.length()>longestStr.length()){
                longestStr=tempStr;
            }
        }
        return longestStr;
    }
    string getLongestStr(string s,int i,int j){
        for(;i>=0&&j<=s.length();i--,j++){
            if(s[i]!=s[j]){
                break;
            }
        }
        return s.substr(i+1,j-i-1);
    }
};
【机械故障诊断】基于VMD分解与故障频率匹配的复合故障分离方法:MATLAB实现与智能运维应用 MATLAB 轴承复合故障分离|VMD分解与故障频率匹配 内容概要:通过结合变分模态分解(VMD)与理论故障频率匹配技术,实现对滚动轴承复合故障的自适应分离与精准诊断。该方法首先对振动信号进行稳健预处理,再通过参数寻优的VMD实现频带自适应分解,随后利用包络解调提取各模态的冲击周期,并基于轴承几何参数和转速计算理论故障频率。通过基频、倍频与边带的多证据匹配策略,将模态与外圈、内圈、滚动体、保持架等具体故障类型关联,支持共享模态的复合故障重构,最终输出各故障类型的独立分量与诊断结果。该方案提升了复杂工况下弱故障的识别能力与诊断的可解释性。; 适合人群:具备一定信号处理与机械故障诊断基础知识,从事工业设备状态监测、智能运维系统开发或相关算法研究的研发人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、泵组、风电、轨道交通等领域的轴承复合故障诊断;②解决强弱故障共存、频率重叠导致的掩蔽问题,实现多故障的分离与识别;③为设备的智能运维、健康管理和剩余寿命预测提供可靠的故障分量数据与诊断依据; 阅读建议:此资源以MATLAB R2025b为实现平台,提供了完整的算法流程、代码示例与GUI界面。建议使用者在实践中重点关注参数搜索策略、多证据匹配的实现细节以及共享模态重构的逻辑,并结合实际工程数据进行验证和调优。 立即下载

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