LeetCodeOJ——10. Regular Expression Matching

【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

Regular Expression Matching

Implement regular expression matching with support for ‘.’ and ‘*’.

‘.’ Matches any single character.
‘*’ Matches zero or more of the preceding element.

The matching should cover the entire input string (not partial).

The function prototype should be:
bool isMatch(const char *s, const char *p)

Some examples:
isMatch(“aa”,”a”) → false
isMatch(“aa”,”aa”) → true
isMatch(“aaa”,”aa”) → false
isMatch(“aa”, “a*”) → true
isMatch(“aa”, “.*”) → true
isMatch(“ab”, “.*”) → true
isMatch(“aab”, “c*a*b”) → true

解题思路:
首先注意题目给出的例子isMatch(“aab”, “c*a*b”) → true,之所以aab”和”c*a*b”匹配,是因为c*代表0个或多个c而不是1个或多个c。其次,一开始我用基本的线性解法来做,想了半天没有结果,其实当碰到子问题和原问题类似的情况时,应该要想到递归,最后在网上搜到了答案http://blog.youkuaiyun.com/hopeztm/article/details/7992253。自己也按照提示也了一遍:

class Solution {
public:
    bool isMatch(string s, string p) {
        int i=0,j=0;
        return recurMatch(s,p,i,j);
    }

    bool recurMatch(string &s,string &p,int i,int j){
        if(j==p.length())
            return i==s.length();
        if(j+1<p.length()&&p[j+1]=='*'){
            while(i<s.length()&&(p[j]==s[i]||p[j]=='.')){
                if(recurMatch(s,p,i,j+2))
                    return true;
                i++;
            }
            return recurMatch(s,p,i,j+2);
        }else{
            if(s[i]==p[j]||(p[j]=='.'&&i<s.length())){
                if(recurMatch(s,p,i+1,j+1))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }
};
【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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