leetcode Ransom Note

本文介绍了一个简单的C++程序,用于判断一个字符串(magazine)是否包含另一个字符串(ransomNote)的所有字符。通过使用map来记录字符出现次数,实现了高效地检查过程。
class Solution {
public:
    bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {
       map<char, int> chars;
        for(int i=0;i<magazine.size();i++)
        {
            int temp = chars[magazine[i]];
            if(temp ==0)
            {
                chars[magazine[i]]=1;
            }
            else{
                chars[magazine[i]] = temp+1;
            }
        }
        
        for(int i=0;i<ransomNote.size();i++)
        {
            int temp = chars[ransomNote[i]];
            if(temp >0)
            {
                chars[ransomNote[i]] = temp-1;
            }
            else{
                return false;
            }
        }
        
        return true;

    }
};

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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