刷题五

字符串A和字符串B。是否B包含了A所有的字符

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

class Solution{
    public:
    bool myCheck(string & str1, string & str2){
        if(str1.length() == 0) return true;
        if(str2.length() == 0) return false;
        int myChar[256] = {0};
        for(int i = 0; i < str1.length(); i ++)
            myChar[str1[i] - 0] ++;
        for(int i = 0; i < str2.length(); i ++){
            if(myChar[str2[i] - 0] != 0){
                myChar[str2[i] - 0] --;
                if(myChar[str2[i] - 0] < 0)
                    return false;
            }
        }
        for(int i = 0; i < 256; i ++)
            if(myChar[i] > 0)
                return false;
        return true;
    }
};

int main() {
	cout  << "test\n";
	string str1 = "abcbad", str2 = "abcbadeda";
	Solution sol;
	if(sol.myCheck(str1,str2))
	    cout << "true" << endl;
	else
	    cout << "false" << endl;
	return 0;
}


内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度模型泛化能力。文中详细描述了项目的景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性易用性。
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