383. Ransom Note

勒索信字符串匹配算法
本文介绍了一种解决勒索信问题的字符串匹配算法。该算法通过利用ASCII值作为数组下标来记录字符频率,检查目标字符串是否能由源字符串构建而成。每个字符只能使用一次。

题目来源【Leetcode

Given an arbitrary ransom note string and another string containing letters from all the magazines, write a function that will return true if the ransom note can be constructed from the magazines ; otherwise, it will return false.

Each letter in the magazine string can only be used once in your ransom note.

Note:
You may assume that both strings contain only lowercase letters.

canConstruct(“a”, “b”) -> false
canConstruct(“aa”, “ab”) -> false
canConstruct(“aa”, “aab”) -> true

这道题利用a-z的ascii值作为数组下标进行存储,magazine每有一个则+1,然后ransomNote的每有一个则开始-1,如果出现负数,则不满足;

class Solution {
public:
    bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {
        int a[200];
        memset(a,0,sizeof(a));
        for(int i = 0; i < magazine.length(); i++){
            int t = magazine[i];
            a[t]++;
        }
        for(int i = 0; i < ransomNote.length(); i++){
            int t = ransomNote[i];
            a[t]--;
            if(a[t] < 0) return false;
        }
        return true;
    }
};
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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