最长回文子序列

本文介绍了一种求解字符串中最长回文子序列的方法,通过动态规划算法实现,包括状态转移方程的设计与实现代码示例。

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Description :

寻找字符串的最长回文子序列的长度 .
和子串不同,子串要求是连续的, 但是回文序列可以不连续
比如 “axbnOba” 的最长回文子序列就是 “abOba” ,长度为 5 .


子问题 : 单字符一定是回文序列 .
对任意字符串,如果头和尾相同,那么它的最长回文子序列一定是:
“去头尾后的部分的最长回文子序列 + 头和尾 “。
如果头和尾不同,那么它的最长回文子序列是:
“去头的部分的最长回文子序列 和 去尾的部分的最长回文子序列” 中较长的那一个。

设字符串为s,设 dp(i,j) 表示 s[i..j]的最长回文子序列的长度。比如 dp[0,1] 就表示 s[0..1] 的最长回文序列的长度 . 而 dp(m,m) 表示 s[m] 这个字符的最长回文序列长度 ,为 1 .
## 写出状态转移方程 :

初始化 : 当i>j时,dp(i,j) = 0 , 当 i=j 时,dp(i,j)=1 (单字符回文序列的长度为1)
当 i

int getsublength(string s)
    int n = s.length(); 
    int f[n][n] ; 
    memset(f,0,sizeof(f));
    for (int i = n-1; i>=0; i--) {
        f[i][i]=1;  //执行过程中完成初始化 
        for (int j = i+1; j < s.length(); j++){ 
            if (s[i]==s[j]){ 
                f[i][j]=f[i+1][j-1]+2;} 
            else
                f[i][j]=max(f[i][j-1],f[i+1][j]);
        }
    }
    return cout<<f[0][s.length()-1]<<endl;
}

感谢 :http://blog.youkuaiyun.com/xiaofei_it/article/details/16813591 提供过的思路

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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