hdu 1075 字典树

在建树的时候记录每个火星单词对应的英语单词位置,在查找时候输出
相应的位置 

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct Trie
{
    int x;
    Trie *next[26];
} root;

char ch[1000010][15], ch1[15], str[3002];

void createTrie(char *str, int y)
{
    int len = strlen(str);
    Trie *p = &root, *q;
    for(int i = 0; i < len; i++)
    {
        int id = str[i] - 'a';
        if(p->next[id] == NULL)
        {
            q = new Trie;
            q->x = -1;
            for(int j = 0; j < 26; j++) q->next[j] = NULL;
            p->next[id] = q;
        }
        p = p->next[id];
    }
    p->x = y;
}

int findTrie(char *str, int len)
{
    if(!len) return -1;//这里注意
    Trie *p = &root;
    for(int i = 0; i < len; i++)
    {
        int id = str[i] - 'a';
        p = p->next[id];
        if(p == NULL) return -1;
    }
    return p->x;
}

int main()
{
    int k = 0;
    scanf("%s%*c", ch1);
    for(int i = 0; i < 26; i++) root.next[i] = NULL;
    while(scanf("%s", ch[k]) && ch[k][0] != 'E')
    {
        scanf("%s", ch1);
        createTrie(ch1, k++);
    }
    scanf("%s%*c", ch1);
    while(gets(str) && str[0] != 'E')
    {
        int len = strlen(str);
        int g = 0, i;
        for(i = 0; i < len; i++)
        {
            if(str[i] >= 'a' && str[i] <= 'z') ch1[g++] = str[i];
            else
            {
                ch1[g] = '\0';
                int ans = findTrie(ch1, g);
                g = 0;
                if(ans == -1) printf("%s%c", ch1, str[i]);
                else printf("%s%c", ch[ans], str[i]);
            }
        }
        if(ch1[g-1] >= 'a' && ch1[g-1] <= 'z')
        {
            int ans = findTrie(ch1, g);
            if(ans == -1) printf("%s%c", ch1, str[i]);
            else printf("%s%c", ch[ans], str[i]);
        }
        printf("\n");
    }
}

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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