最长公共子序列(LCS)

首先要明确的是子序列的概念,注意啦,子序列不等于子串。子序列是一个字符串S去掉零个或者多个字符后所剩下的字符串就叫做子序列。
  最长公共子序列的意思就是寻找两个给定字符串的的子序列,该子序列在两个字符串中以相同的次序出现,但是不一定是连续的。(连续的那是子串)
   例如序列X=ABCBDAB,Y=BDCABA。序列BCA是X和Y的一个公共子序列,但是不是X和Y的最长公共子序列,子序列BCBA是X和Y的一个LCS,序列BDAB也是。
   最简单想到的寻找LCS的一种方法是枚举X所有的子序列,然后逐一检查是否是Y的子序列,并随时记录发现的最长子序列。假设X有m个元素,则X有2^m个子序列,指数级的时间,对长序列不实际。
   其实最长公共子序列是动态规划(DP)的典型例子。

设X=1,x2,…,xm>和Y=1,y2,…,yn>为两个字符串,LCS(X,Y)表示X和Y的一个最长公共子序列,可以看出

  1. 如果xm=yn,则LCS ( X,Y ) =xm + LCS( Xm-1,Yn-1 )。
  2. 如果xm!=yn,则LCS( X,Y )= max{ LCS( Xm-1, Y ),LCS ( X, Yn-1 )}

LCS问题也具有重叠子问题性质:为找出X和Y的一个LCS,可能需要找X和Yn-1的一个LCS以及Xm-1和Y的一个LCS。但这两个子问题都包含着找Xm-1和Yn-1的一个LCS,等等.

 

DP最终处理的还是数值(极值做最优解),找到了最优值,就找到了最优方案;为了找到最长的LCS,我们定义dp[i][j]记录序列LCS的长度,合法状态的初始值为当序列X的长度为0或Y的长度为0,公共子序列LCS长度为0,即dp[i][j]=0,所以用i和j分别表示序列X的长度和序列Y的长度,状态转移方程为

  1. dp[i][j] = 0  如果i=0或j=0
  2. dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 如果X[i-1] = Y[i-1] (X[i-1]就是X数组中的第i个)
  3. dp[i][j] = max{ dp[i-1][j], dp[i][j-1]}  如果X[i-1] != Y[i-1]
#include <iostream>
using namespace std;
 
/* LCS
 * 设序列长度都不超过20
*/
 
int dp[21][21]; /* 存储LCS长度, 下标i,j表示序列X,Y长度 */
char X[21];
char Y[21];
int i, j;
 
void main()
{
    cin.getline(X,20);
    cin.getline(Y,20);
 
    int xlen = strlen(X);
    int ylen = strlen(Y);
 
    /* dp[0-xlen][0] & dp[0][0-ylen] 都已初始化0 */
    for(i = 1; i <= xlen; ++i)
    {
        for(j = 1; j <= ylen; ++j)
        {
            if(X[i-1] == Y[j-1])
            {
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
            }else if(dp[i][j-1] > dp[i-1][j])
            {
                dp[i][j] = dp[i][j-1];
            }else
            {
                dp[i][j] = dp[i-1][j];
            }
        }
    }
    printf("len of LCS is: %d\n", dp[xlen][ylen]);
 
    /* 输出LCS 本来是逆序打印的,可以写一递归函数完成正序打印
       这里采用的方法是将Y作为临时存储LCS的数组,最后输出Y
    */

   
    i = xlen;
    j = ylen;
    int k = dp[i][j];
    char lcs[21] = {'\0'};
    while(i && j)
    {
        if(X[i-1] == Y[j-1] && dp[i][j] == dp[i-1][j-1] + 1)
        {
            lcs[--k] = X[i-1];
            --i; --j;
        }else if(X[i-1] != Y[j-1] && dp[i-1][j] > dp[i][j-1])
        {
            --i;
        }else
        {
            --j;
        }
    }
    printf("%s\n",lcs);
}

例题:UVa 111
转自:http://blog.163.com/zhaohai_1988/blog/static/2095100852012792947765/
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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