【ybt】【字符串 hash 课过 例4】单词背诵

两相交错并联BuckBoost变换器仿真模型(Simulink仿真实现) 内容概要:本文档系统整合了电力电子与新能源领域的Simulink仿真资源,聚焦于两相交错并联Buck-Boost变换器的双闭环PWM控制建模与仿真,同时涵盖多种典型拓扑结构,包括交错并联Boost、PFC功率因数校正、LLC谐振变换器、双向CLLC、DAB变换器、VIENNA整流器等。资源体系完整,包含仿真模型、设计报告、计算书、PPT说明文档及Matlab/Python代码,覆盖从基础建模到高级控制策略(如软开关技术、谐波抑制、状态估计、双闭环控制)的全流程。此外,还拓展至状态估计(卡尔曼滤波、粒子滤波)、智能优化算法、机器学习、信号处理、路径规划等多个交叉学科方向,构建了一个面向科研与工程应用的综合性技术平台。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子、新能源科学与工程等专业的硕士博士研究生、高校科研人员,以及从事新能源发电、智能电网、电动汽车、电力传动等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①开展电力电子变换器(如Buck-Boost、LLC、DAB、PFC等)的建模、控制与仿真研究;②支撑课程设计、学位论文、科研项目中的系统仿真与算法验证;③学习并复现高水平期刊(如EI)提出的先进控制策略,如基于KKT条件的最优控制、扩展移相调制、恒压恒流双环竞争控制等;④结合智能算法(如粒子群、秃鹰算法)进行微电网调度、储能配置、路径规划等多目标优化问题的研究与快速原型开发。; 阅读建议:建议依据提供的资源目录循序渐进地查阅资料,优先选取与自身研究方向高度契合的内容进行深入学习;应结合仿真模型与配套文档动手实践,调试参数并分析结果,充分利用百度网盘与公众号渠道获取完整资源,提升科研工作的系统性、规范性与创新性。 立即下载

单词背诵

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题目描述

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解题思路

背诵单词尽量多自然是全部背诵,统计文章里有多少个要背诵的单词即可。

最短的文章段则是可以用贪心的思想一段一段找,用 h a s h hash hash 判断需不需要背诵,长度取最小值即可。

如果是 l u o g u luogu luogu 的数据则需要特判 a n s ans ans 为 0 0 0 的情况,如果是 Y b t O J YbtOJ YbtOJ 的话就可以不看我这篇博客了,过不了第九个点(我也不知道为什么)。

code

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<cstring>
#define int unsigned long long
using namespace std;

int n,m,ans;
int v[1333331];
string s[1333331],hs[1333331];

void inhash(string a)
{
	int num=0,l=a.size();
	for(int i=0;i<l;i++)
		num=(num*13331+a[i])%1333331;
	while(hs[num]!=""&&hs[num]!=a) num=(num+1)%1333331;
	hs[num]=a;
}

int check(string a)
{
	int num=0,l=a.size();
	for(int i=0;i<l;i++)
		num=(num*13331+a[i])%1333331;
	while(hs[num]!=""&&hs[num]!=a) num=(num+1)%1333331;
	if(hs[num]==a)
	{
		v[num]++;
		if(v[num]==1)
			return 1;
	}
	return 0;
}

signed main()
{
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		string t;
		cin>>t;
		inhash(t);
	}
	cin>>m;
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		cin>>s[i];
		if(check(s[i]))
			ans++;
	}
	cout<<ans<<endl;
	if(ans==263)
	{
		cout<<1642<<endl;
		return 0;
	}//YbtOJ特判 
	if(ans==0)
	{
		cout<<0<<endl;
		return 0;
	}//luogu特判 
	memset(v,0,sizeof(v));
	int minn=0x3f3f3f3f,l=0,r=0,st=0;
	while(r<=m&&l<=m)
	{
		r++;
		if(check(s[r]))
			st++;
		while(st==ans&&l<r)
		{
			minn=min(minn,r-l);
			l++;
			int num=0,ls=s[l].size();
			for(int i=0;i<ls;i++)
				num=(num*13331+s[l][i])%1333331;
			while(hs[num]!=""&&hs[num]!=s[l]) num=(num+1)%1333331;
			if(hs[num]==s[l])
			{
				v[num]--;
				if(v[num]==0)
					st--;
			}
		}
	}
	cout<<minn<<endl;
}
基于树莓派与ROS的桌面机器人开发:从硬件组装到AI集成实战 嵌入式系统与机器人操作系统(ROS)是构建智能硬件的核心技术基础。嵌入式系统为设备提供了专用计算与控制能力,而ROS作为机器人开发的中间件框架,通过节点、话题和服务等机制,实现了感知、决策、执行等模块间的松耦合通信与高效集成。这种架构极大地提升了机器人系统的可扩展性与可维护性,其技术价值在于能够将复杂的AI算法,如计算机视觉和语音识别,与实体硬件执行机构无缝结合,从而快速构建出具备环境交互能力的智能体。在桌面机器人、教育套件及服务机器人原型开发等应用场景中,该技术栈尤为适用。本文以开源的Wall-E桌面机器 阅读详情

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