H - Shuffle‘m Up POJ - 3087

本文详细解析了一道使用Java实现的深度优先搜索(DFS)算法模拟题,通过读取输入并进行字符串操作,实现了对特定字符串变化过程的递归搜索。代码展示了如何处理输入数据,使用StringBuilder进行字符串构建,以及如何通过递归调用实现DFS算法。

这题能模拟过

import java.util.Scanner;

public class Main
{
public static int  step = 1;
	public static void main(String args[])
	{

		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		while (sc.hasNext())
		{
			int x = sc.nextInt();
			for (int i = 1; i <= x; i++)
			{
				step=1;
				int a = sc.nextInt();
				String b, c, d;
				b = sc.next();
				c = sc.next();
				d = sc.next();



				StringBuilder ee = new StringBuilder();
				for (int j = 0; j < a; j++)
				{
					ee.append(c.charAt(j));
					ee.append(b.charAt(j));
				}
				
				String h = ee.toString();
		 dfs(h, d);
				if (step > 1500)
				{
					System.out.println(i + " " + (-1));
				} else
				{
					System.out.println(i + " " + step);
				}

			}
		}

	}
	public static void dfs(String arr,String change)
	{

		if (arr.equals(change)==true)
		{
			return ;
		}
		if (step>2000)
		{
			return ;
		}
		String y=arr.substring(0,change.length()/2);
		String x=arr.substring(change.length()/2,change.length());
		StringBuilder xx=new StringBuilder();
		for (int i = 0; i < change.length()/2; i++)
		{
			xx.append(x.charAt(i));xx.append(y.charAt(i));
		}
		step++;
		dfs(xx.toString(), change);
		

		
	}
	


}
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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