UVa 11584 Partitioning by Palindromes

本文介绍了一种使用动态规划解决UVA 2631问题的方法,通过预处理字符串来判断其子串是否为回文,并利用这些信息计算最少分组数。代码实现展示了如何有效地进行动态规划求解。

题目链接:

http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=2631


#include <cstdio>
#include <cstring>
int n;

char str[1010];

// d[i]代表将str[0...i]分组的最小组数
int d[1010];
bool judge(int i, int j);

// flag[i][j]为1代表str[i...j]为回文,为0代表不为回文
int flag[1010][1010];

bool get(int begin, int end);
	
int main()
{
	scanf("%d", &n);
	int count = 0;
	while(count < n)
	{
		memset(str, 0, sizeof(str));
		memset(flag, -1, sizeof(flag));
		scanf("%s", str);
		int len = strlen(str);

		// 判断回文情况
		get(0, len-1);
/*
		for(int i = 0; i <= len-1; i++)
		{
			for(int j = i; j <= len-1; j++)
				printf("(%d,%d): %d\n", i, j, flag[i][j]);
		}	
*/		for(int i = 0; i < len; i++)
		{
//			if(judge(0, i))
			if(flag[0][i])
			{
	//			printf("here\n");
				d[i] = 1;
			}
			else
			{
				d[i] = i+1;
				for(int j = 0; j < i; j++)
				{
				//	if(judge(j+1, i))
					if(flag[j+1][i])
					{
						if(d[i] > d[j]+1)
							d[i] = d[j]+1;
					}	
				}	
			}
	//		printf("d[%d] = %d\n", i, d[i]);
		}		

		printf("%d\n", d[len-1]);
		count++;		
	}		
	return 0;
}
/*
// 判断str[i...j]是否为回文串
bool judge(int i, int j)
{
	int a;
	int end = (i+j-1)/2;
	for(int a = i; a <= end; a++)
	{
		if(str[a] != str[i+j-a])
			return false;
	}
	return true;
}*/

// 判断回文情况
// 判断str[begin...end]是否为回文
bool get(int begin, int end)
{
//	printf("here: (%d %d) \n", begin, end);
	if(flag[begin][end] != -1)
		return flag[begin][end];
	if(begin == end)
	{
		flag[begin][end] = 1;
		return flag[begin][end];
	}	

	if(str[begin] == str[end])
	{
		if(begin == end-1)
			flag[begin][end] = 1;
		else
			flag[begin][end] = get(begin+1,end-1);
	}
	else
			flag[begin][end] = 0;		
	get(begin, end-1);
	get(begin+1, end);
	return flag[begin][end];
}

该题动态规划较容易想到。其中注意的是,

给定一个字符串str, 得到str[i...j]是否为回文可以动态规划做。

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件与主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名与密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码与执行耗时。 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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