1001. Alphacode

编码解密挑战
本文介绍了一个基于简单字母编码的问题,探讨了如何通过动态规划的方法计算给定字符串可能的解码方式数量。考虑到特殊字符和组合的限制,文章提供了一段C++代码实现。

Constraints

Time Limit: 1 secs, Memory Limit: 32 MB

Description

Alice and Bob need to send secret messages to each other and are discussing ways to encode their messages: Alice: “Let’s just use a very simple code: We’ll assign A' the code word 1,B’ will be 2, and so on down to Z' being assigned 26." Bob: "That's a stupid code, Alice. Suppose I send you the wordBEAN’ encoded as 25114. You could decode that in many different ways!” Alice: “Sure you could, but what words would you get? Other than BEAN', you'd getBEAAD’, YAAD',YAN’, YKD' andBEKD’. I think you would be able to figure out the correct decoding. And why would you send me the word `BEAN’ anyway?” Bob: “OK, maybe that’s a bad example, but I bet you that if you got a string of length 500 there would be tons of different decodings and with that many you would find at least two different ones that would make sense.” Alice: “How many different decodings?” Bob: “Jillions!” For some reason, Alice is still unconvinced by Bob’s argument, so she requires a program that will determine how many decodings there can be for a given string using her code.

Input

Input will consist of multiple input sets. Each set will consist of a single line of digits representing a valid encryption (for example, no line will begin with a 0). There will be no spaces between the digits. An input line of `0’ will terminate the input and should not be processed

Output

For each input set, output the number of possible decodings for the input string. All answers will be within the range of a long variable.

Sample Input

25114
1111111111
3333333333
0
Sample Output

6
89
1

思路:
这道题可以用动态规划的思想来解决,例如,对于字符串s, 它的前i个数字翻译出来的字符串总数,由两种情况决定,第一种是由s[i-1]和s[i]这两位数字联合起来翻译的种数m, 第二种是由s[i]翻译出来的种数n,而解就是m+n。所以只要顺推一遍就可以了.

注意:
(1)对于0的处理,例如数字为101时,只能分为10,1;而不能分为1,01。
(2)在顺推过程中,要进行分类,如果两个数字凑在一起大于26,那么就不能把他们分在一起了。

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstring>

using namespace std;

int main()
{
    string s;
    while(cin>>s)
    {
        if(s=="0")
            break;
        int m=0,n=1;//m表示后两个数字组合在一起翻译成字符串的个数,n最后一个数字单独翻译的种数。 
        for(int i=1;i<s.size();i++)
        {
            if(s[i]=='0')
            {
                m=0;
                i++;
            }
            else if(s[i-1]>'2'||(s[i-1]=='2'&&s[i]>'6'))
            {
                n=m+n;
                m=0;
            }
            else
            {
                int temp=n;
                n=m+n;
                m=temp;
            }
        }
        cout<<m+n<<endl;
    }
    return 0;
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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