实验二(统计字符个数,最大回文子串)

博客包含动态规划相关的题目1和附加题,聚焦于动态规划领域的问题展示。

题目1 

给定一个字符串,统计每个字符出现的次数
使用map函数统计
#include<iostream>
#include<map>//使用map容器
using namespace std;
string a;
int main()
{
	cin >> a;
	map<char, int>m;//以char为下标,int为值
	for (int i = 0; i < a.size(); i++)
	{
		map<char, int>::iterator pos = m.find(a[i]);
		//设置相同类型pos,查找对应的字符是否存在
		if (pos == m.end())//如果不存在,就存入
		{
			m.insert(pair<char, int>(a[i], 1));
		}
		else
			m[a[i]]++;
	}
	for (map<char, int>::iterator it = m.begin(); it != m.end(); it++)
		//设置迭代器输出对应的字符及字符个数
		cout << (*it).first << " : " << it->second << endl;
	return 0;
}
//gvhjjhhgy!@#$%

附加题

给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文字串。回文串就是正着读和反着读都一样的字
符串。
 
#include<iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;
string s;
int dp[5005][5005];
//动态规划法
void find1(string x)
{
	int length = x.size();//字符串长度
	int maxlen = 1;//最长子串的长度
	int maxpos = 0;//最长子串的起始位置
	for (int i = 0; i < length; i++)
		//初始化,单个字符算回文子串,两个相邻的相同字符也算回文子串
	{
		dp[i][i] = 1;
		if (x[i] == x[i + 1] && (i + 1) <= length)
		{
			dp[i][i + 1] = 1;
			maxlen = 2;
		}
			
	}
	//i指子串长度
	for (int i = 3; i < length; i++)
	{
		//j指子串起点
		for (int j = 0; j+i-1 < length; j++)
		{
			int l = j + i - 1;//l为子串右端点
			if((dp[j + 1][l - 1] == 1) && (x[j] == x[l]))
			dp[j][l] =1 ;
			if (dp[j][l])//比较是否为最长回文子串
			{
				if (maxlen < i)
				{
					maxlen = i;
					maxpos = j;
				}
			}
		}
	}
	cout << "动态规划法找最大回文子串:" << endl;
	cout << "最大回文子串长度:"  << maxlen<< setw(7) << "   最大回文子串起点:" <<maxpos<< setw(7);

}
int main()
{
	cin >> s;
	find1(s);
	return 0;
}
//aabaabac

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

ItsNorth

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值