Codeforces Beta Round #52 (Div. 2) D - Changing a String

DP算法解决字符串匹配问题
本文详细阐述了使用动态规划(DP)算法解决字符串匹配问题的过程,包括状态转移方程的构建、边界条件的设定以及如何通过算法实现从源字符串到目标字符串的最优转换路径。文章还介绍了如何通过DP矩阵和操作标记来记录转换过程中的具体操作类型,如插入、删除和替换,最终输出从源字符串到目标字符串所需的最少操作数及其操作序列。

dp[i][j]表示把前i个A串转化为前j个B串需要的最少操作。

op[i][j]表示这个当前操作是插入,删除或者替换。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <stack>
#include <map>
#include <set>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define L(t) t<<1
#define R(t) t<<1|1
#define eps 1e-7
typedef long long LL;
const int INF=1000000010;
const int maxn=1005;
const int maxm=1000005;
const int MOD=1000000007;
char s1[maxn],s2[maxn];
int la,lb;
int dp[maxn][maxn],op[maxn][maxn];
struct node
{
    int ope;
    int pi,pj;
    node(int p,int i,int j):ope(p),pi(i),pj(j){};
};
stack<node> st;
int dsum=0;
void print(node cur)
{
    if(cur.ope==1)
    {
        printf("DELETE %d\n",cur.pi-dsum);
        dsum++;
    }
    if(cur.ope==2)
    {
        printf("INSERT %d %c\n",cur.pi-dsum+1,s2[cur.pj]);
        dsum--;
    }
    if(cur.ope==3)
    {
//        if(s1[cur.pi]!=s2[cur.pj])
        printf("REPLACE %d %c\n",cur.pi-dsum,s2[cur.pj]);
    }
}
int main()
{
    freopen("in.txt","r",stdin);
    scanf("%s",s1+1);
    scanf("%s",s2+1);
    la=strlen(s1+1);
    lb=strlen(s2+1);
    memset(dp,0x3f,sizeof(dp));
//    cout<<la<<" "<<lb<<endl;
    for(int i=1;i<=la;i++)
    {
        dp[i][0]=i;
        op[i][0]=1;//delete
    }
    for(int i=1;i<=lb;i++)
    {
        dp[0][i]=i;
        op[0][i]=2;//insert
    }
    dp[0][0]=0;
    for(int i=1;i<=la;i++)
      for(int j=1;j<=lb;j++)
      {
          if(dp[i-1][j]+1<dp[i][j])
          {
              dp[i][j]=dp[i-1][j]+1;
              op[i][j]=1;
          }
          if(dp[i][j-1]+1<dp[i][j])
          {
              dp[i][j]=dp[i][j-1]+1;
              op[i][j]=2;
          }
          if(dp[i-1][j-1]+(s1[i]!=s2[j])<dp[i][j])
          {
              dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+(s1[i]!=s2[j]);
              op[i][j]=3+(s1[i]==s2[j]);
          }
      }
      printf("%d\n",dp[la][lb]);
      while(la||lb)
      {
          st.push(node(op[la][lb],la,lb));
          if(op[la][lb]==1)
            la--;
          else if(op[la][lb]==2)
            lb--;
          else if(op[la][lb]>=3)
          {
              la--;lb--;
          }
      }
    while(!st.empty())
    {
        print(st.top());
        st.pop();
    }
    return 0;
}


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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