剑指 Offer 46. 把数字翻译成字符串(dp)

本文介绍了一个数字翻译成字符串的问题及解决方案。给定数字按规则翻译成字母,如12为bc。通过递推算法计算不同翻译方法的数量。例如12258有五种翻译方式。

给定一个数字,我们按照如下规则把它翻译为字符串:0 翻译成 “a” ,1 翻译成 “b”,……,11 翻译成 “l”,……,25 翻译成 “z”。一个数字可能有多个翻译。请编程实现一个函数,用来计算一个数字有多少种不同的翻译方法。

示例 1:

输入: 12258
输出: 5
解释: 12258有5种不同的翻译,分别是"bccfi", “bwfi”, “bczi”, “mcfi"和"mzi”

提示:

0 <= num < 231

解析:

是一个递推公式,但是对于边界值要判断好。

class Solution {
public:
    int translateNum(int num) {
        if(num==0){
            return 1;
        }
        int cnt =0;
        int ar[33];
        int temp=num;
        while(temp!=0){
            ar[cnt]=temp%10;
            temp/=10;
            cnt+=1;
        }
        int ap[33];
        for(int i=0;i<cnt;i++){
            ap[i]=ar[cnt-i-1];
        }
        int dp[33];
        memset(dp,0,sizeof dp);
        dp[0]=1;
        dp[1]=1;

        for(int i=2;i<=cnt;i++){
            dp[i]=dp[i-1];
            if(ap[i-2]!=0&&(ap[i-2]*10+ap[i-1]<=25)){
                dp[i]+=dp[i-2];
            }
        }
        return dp[cnt];
    }
};

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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