最长公共子序列 dp

最长公共子序列算法实现
本文详细介绍了如何使用动态规划解决最长公共子序列问题,通过两维数组记录中间结果,避免重复计算,提高算法效率。文章包含完整的C++代码实现,展示了如何比较两个字符串并找出它们之间的最长公共子序列。

题目链接

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#define mem(a,b) memset((a),b,sizeof(a))
const int inf=1e9+10;
typedef long long ll;
const int N=100010;
using namespace std;
char a[1010],b[1010];
int dp[1010][1010];
int main()
{
    while(scanf("%s%s",a+1,b+1)!=EOF)
    {
        mem(dp,0);
        int lena=strlen(a+1);
        int lenb=strlen(b+1);
        for(int i=0;i<=lena;i++)
            {dp[0][i]=0;dp[i][0]=0;}
        for(int i=1;i<=lena;i++)
        {
           for(int j=1;j<=lenb;j++)
           {
                if(a[i]==b[j])
                    dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-1]+1);
                dp[i][j]=max(max(dp[i][j],dp[i-1][j]),dp[i][j-1]);
           }
        }
        printf("%d\n",dp[lena][lenb]);
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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