Longest Palindromic Substring

本文介绍了一种高效算法来找到给定字符串中的最长回文子串。通过预处理字符串并利用中心扩展的方法,该算法能在O(n)的时间复杂度内解决问题。文中详细解释了如何进行预处理以及如何确定回文子串的中心。

http://blog.youkuaiyun.com/hopeztm/article/details/7932245


Given a string S, find the longest palindromic substring in S. You may assume that the maximum length of S is 1000, and there exists one unique longest palindromic substring.


class Solution {
public:
    string longestPalindrome(string ss) {
        
        string s = preProcess(ss);

        int c=0, r=0;
        int* p = new int[s.length()];
        p[0] = 0;
        p[s.length()-1] = 0;
        
        for(int i=1;i<s.length()-1;++i){
            int mirror = c - (i-c);
            p[i] = (r>i)?min(r-i, p[mirror]):0; //如果r没覆盖到i,赋值为0
            while(s[i+p[i]+1] == s[i-p[i]-1]){
                p[i]++;
            }
            
            if(i+p[i]>r){
                r = i+p[i];
                c = i;
            }

        }

        int maxLen = 0;
        int center = 0;
        for(int i=1;i<s.length()-1;++i){
            if(p[i] > maxLen){
                maxLen = p[i];
                center = i;
            }
        }
        
        delete[] p;

        return ss.substr((center-1-maxLen)/2, maxLen); //去掉第一个^,然后去掉maxLen到大构造string的位置,然后除于2得到原始string的位置

    }


    string preProcess(string s){

        if(s.length() == 0){
            return "^$";
        }
        
        string res = "^";
        for(int i=0;i<s.length();++i){
            res += "#" + s.substr(i, 1); //注意这里用substr得到新的string,作用域问题,用[]是不行的!
        }
        
        res += "#$";
        return res;
    }
};


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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