1880-wjw的火车站 ZCMU

本文介绍了一个火车调度问题,通过栈的数据结构来模拟火车站只有一条铁路的情况,并实现特定的进出站顺序转换。文章提供了完整的C++代码实现,展示了如何判断是否能通过一系列操作达到期望的出站顺序,并给出了具体的操作步骤。

Description

    wjw最近新开了一座火车站...没错就是火车站,因为寒假过完同学们都该返校了,所以他准备大干一场,但是这里有一个问题,因为wjw的资金不足,所以这座火车站只有一条铁路,所有的火车从一侧进入,从另一侧出来,但是为了方便调度火车,所以wjw机智的修改了一下铁路。如下图,如果火车A首先进入铁路,然后火车B在火车A离开之前进入铁路,则火车A只有在火车B离开后才能离开。那么现在问题来了,有一串火车按给定顺序进入车站,wjw希望在通过他的一波操作使这列火车以另一个顺序开出火车站,但是他的智商并不支持他解决这个问题,所以你的任务是确定在给定进站顺序和出站顺序的情况下,给出调度操作。

 

Input

输入包含多组数据。每个测试数据包含一个正整数n表示火车数,接下去的两个序列表示进站顺序和出站顺序,火车编号为小写或大写字母,(a≠A)

Output

输出数据包含一个字符串“Yes.”或“No.”,表示是否有可行的调度方案,若有,则输出调度操作。

Sample Input

3 ABC CBA

3 abc cab

Sample Output

Case #1: Yes. in in in out out out

Case #2: No.

解析

出站入站(出栈入栈)

代码

#include<bits/stdc++.h>
#define MAX 20005
using namespace std;
int main()
{
    char in[MAX],out[MAX];
    int n,i,kase=1,flag[MAX];
    while(~scanf("%d %s %s",&n,in,out))
    {
        stack<char> order;
        int num=0,len=0;
        for(i=0;i<n;i++)
        {
           order.push(in[i]);
           flag[num++]=1;
           while(!order.empty()&&order.top()==out[len]&&len!=n)
           {
               flag[num++]=2;
               order.pop();
               len++;
           }
        }
        if(len==n)
        {
           printf("Case #%d: Yes.\n",kase++);
           for(i=0;i<num;i++)
           {
               if(flag[i]==1)
                 printf("in\n");
               else
                 printf("out\n");
           }
        }
        else
            printf("Case #%d: No.\n",kase++);
    }
    return 0;
}

 

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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