PAT1003

还是没明白题意, 瞎写啊.

#include <stdio.h>

int docheck (char *);

int main () {

    int line,i;
    scanf("%d",&line);
    char checkpat[line-1][200];

    for (i=0;i<line;i++) {

        scanf("%s",checkpat[i]);

    }

    for (i=0;i<line;i++) {

        if (docheck(checkpat[i])) {
            printf("YES\n");
        } else {
            printf("NO\n");
        }
    }
    return 0;
}

int docheck (char * patform ) {

    int count_a=0;
    int count_b=0;
    char * k;


    char * t=patform;

    int i=0;


        if (*t!='A' && *t!='P') {
            return 0;
        } else if (*t=='A') {
                        t++;
            if ( *t!='P' ) {
                 return 0;
            } else {
                t++;
            }

        } else {
              t++;
        }

         while ( *t!='T' ) {
                if (*t=='A') {
                    t++;
                    count_a++;
                } else {
                    return 0;
                }

         }
         t++;

         if (*t=='\0') {
            return 1;
         } else {
                while ( *t!='\0' ) {
                    if (*t=='A') {
                        t++;
                        count_b++;
                    } else {
                        return 0;
                    }

                }
         }
         if (count_a == count_b) {
            return 1;
         } else {
            return 0;
         }
}
本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 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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