uva10152

快速变换字符串序列至目标序列
本文介绍了一种从现有字符串序列变换至目标序列的高效方法,通过匹配和置顶操作实现快速转换。

题意:给出两个字符串序列, 一个是现有序列, 一个是目标序列。 在现有序列中只有这样的操作:把这个字符串置顶。 求从现有序列变换到目标序列的最快的变换方式, 按顺序    输出要置顶的字符串。

思路:从目标序列的底部往上与现有序列匹配, 匹配方式是若现有序列的字符串与之不相等则跳过, 直到找到与之相等的, 当现有序列匹配完后。目标序列为匹配的就是要置顶     的字符。 因为是置顶, 所以顺序要相反。 如图:

   

从目标序列的C开始,  c与c 匹配, 进入下一个; e与e匹配, 进入下一个; d与b 不匹配, 跳过b, d与d匹配, 进入下一个; b与a不匹配,跳过a,到达顶部;

然后将目标序列框框外的就是要置顶的。

算法复杂度: < O(N)


代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;

#define MAX_N 205
#define MAX_LEN 300

void enterStr(int, char *[MAX_N]);
void deleteStr(int, char *[MAX_N]);

int main()
{
	int cases;

	scanf("%d%*c", &cases);
	for (int i = 0; i < cases; i++) {
		int n;
		
		char *old[MAX_N], *target[MAX_N];
		scanf("%d%*c", &n);
		enterStr(n, old);
		enterStr(n, target);

		int j, k;
		for (j = n, k = n; k > 0; k--) {
			if (strcmp(old[k], target[j]) == 0) {
				j--;
			}
		}

		for (int l = j; l > 0; l--) {
			printf("%s", target[l]);
		}
		printf("\n");

		deleteStr(n, old);
		deleteStr(n, target);
	}

	return 0;
}

void enterStr(int n, char *str[MAX_N])
{
	char tp[MAX_LEN];
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		fgets(tp, sizeof(tp), stdin);
		int len = strlen(tp);
		str[i] = new char[len + 1];	
		strcpy(str[i], tp);
	}
}

void deleteStr(int n, char *str[MAX_N])
{
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		if (str[i] != NULL) {
			delete str[i];
			str[i] = NULL;
		}
	}
}


内容概要:本文介绍了个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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