不同的子串 - 2019年蓝桥杯省赛JavaB组

该博客主要介绍了一种计算字符串非空子串数量的方法,通过使用Java中的HashSet数据结构。示例中给出了两个字符串,'aaab'和'0100110001010001',并展示了如何通过循环和substring方法生成所有可能的子串,然后将它们添加到HashSet中以去除重复,最后返回集合的大小作为不同子串的数量。

题目:
一个字符串的非空子串是指字符串中长度至少为1 的连续的一段字符组成
的串。例如,字符串aaab 有非空子串a, b, aa, ab, aaa, aab, aaab,一共7 个。
注意在计算时,只算本质不同的串的个数。
请问,字符串0100110001010001 有多少个不同的非空子串?
这是一道结果填空的题,你只需要算出结果后提交即可。

思路:
使用HashSet,将所有可能的字串加入到集合里。它会自动减去重复的数字,最终返回集合里的个数就是答案

import java.util.*;
import java.util.HashSet; //必须的
import java.util.Set;  //必须的
public class Main {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner in=new Scanner(System.in);
		String s1="aaab";
		String s2="0100110001010001";	
		System.out.println(subsum(s1));
		System.out.println(subsum(s2));
	}
	static int subsum(String s)
	{
		Set<String>set = new HashSet<String>();
		for(int i=0;i<s.length();i++)
			for(int j=i;j<s.length();j++)
				set.add(s.substring(i,j+1));
		return set.size(); //返回可能的个数
	}	
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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