Moderate 加入空格使得可辨别单词数量最多 @CareerCup

两相交错并联BuckBoost变换器仿真模型(Simulink仿真实现) 内容概要:本文档系统整合了电力电子与新能源领域的Simulink仿真资源,聚焦于两相交错并联Buck-Boost变换器的双闭环PWM控制建模与仿真,同时涵盖多种典型拓扑结构,包括交错并联Boost、PFC功率因数校正、LLC谐振变换器、双向CLLC、DAB变换器、VIENNA整流器等。资源体系完整,包含仿真模型、设计报告、计算书、PPT说明文档及Matlab/Python代码,覆盖从基础建模到高级控制策略(如软开关技术、谐波抑制、状态估计、双闭环控制)的全流程。此外,还拓展至状态估计(卡尔曼滤波、粒子滤波)、智能优化算法、机器学习、信号处理、路径规划等多个交叉学科方向,构建了一个面向科研与工程应用的综合性技术平台。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子、新能源科学与工程等专业的硕士博士研究生、高校科研人员,以及从事新能源发电、智能电网、电动汽车、电力传动等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①开展电力电子变换器(如Buck-Boost、LLC、DAB、PFC等)的建模、控制与仿真研究;②支撑课程设计、学位论文、科研项目中的系统仿真与算法验证;③学习并复现高水平期刊(如EI)提出的先进控制策略,如基于KKT条件的最优控制、扩展移相调制、恒压恒流双环竞争控制等;④结合智能算法(如粒子群、秃鹰算法)进行微电网调度、储能配置、路径规划等多目标优化问题的研究与快速原型开发。; 阅读建议:建议依据提供的资源目录循序渐进地查阅资料,优先选取与自身研究方向高度契合的内容进行深入学习;应结合仿真模型与配套文档动手实践,调试参数并分析结果,充分利用百度网盘与公众号渠道获取完整资源,提升科研工作的系统性、规范性与创新性。 立即下载

递归题目,注意结合了memo的方法和trie的应用


package Moderate;

import java.util.Hashtable;

import CtCILibrary.AssortedMethods;
import CtCILibrary.Trie;


/**
 *  Oh, no! You have just completed  a lengthy  document when you have an  unfortu-
nate Find/Replace mishap.  You have accidentally  removed all spaces, punctuation,
and  capitalization  in  the document. A sentence like  "I reset  the  computer.  It  still
didn't boot!" would become "iresetthecomputeritstilldidntboot".  You figure that you
can add back in the punctation and capitalization later, once you get the individual
words properly separated. Most of the words will be in a dictionary,  but some strings,
like proper names, will  not.
Given a dictionary  (a list of words), design an algorithm  to find the optimal way of
"unconcatenating" a sequence of words. In this case, "optimal" is defined  to be the
parsing  which  minimizes  the number  of unrecognized sequences of characters.
For example, the string "jesslookedjustliketimherbrother"  would be optimally parsed
as  "JESS looked just like TIM her brother". This parsing  has seven unrecognized  char-
acters, which  we have capitalized  for  clarity.

给一个string,把string内的所有标点,空格都去掉。然后要求找到把空格加回去使得不可辨别的
单词数量达到最少的方法(判断是否可以辨别是通过提供一个字典来判断)

 *
 */
public class S17_14 {

	public static String sentence;
    public static Trie dictionary;
    
    /* incomplete code */
    public static Result parse(int wordStart, int wordEnd, Hashtable<Integer, Result> cache) {
            if (wordEnd >= sentence.length()) {
                    return new Result(wordEnd - wordStart, sentence.substring(wordStart).toUpperCase());
            }
            if (cache.containsKey(wordStart)) {
                    return cache.get(wordStart).clone();
            }
            String currentWord = sentence.substring(wordStart, wordEnd + 1);
            boolean validPartial = dictionary.contains(currentWord, false);
            boolean validExact = validPartial && dictionary.contains(currentWord, true);
            
            /* break current word */
            Result bestExact = parse(wordEnd + 1, wordEnd + 1, cache);
            if (validExact) {
                    bestExact.parsed = currentWord + " " + bestExact.parsed;
            } else {
                    bestExact.invalid += currentWord.length();
                    bestExact.parsed = currentWord.toUpperCase() + " " + bestExact.parsed;
            } 
            
            /* extend current word */
            Result bestExtend = null;
            if (validPartial) {
                    bestExtend = parse(wordStart, wordEnd + 1, cache);
            }
            
            /* find best */
            Result best = Result.min(bestExact, bestExtend);
            cache.put(wordStart, best.clone());
            return best;
    }        
    
    public static int parseOptimized(int wordStart, int wordEnd, Hashtable<Integer, Integer> cache) {
            if (wordEnd >= sentence.length()) {
                    return wordEnd - wordStart;
            }
            if (cache.containsKey(wordStart)) {
                    return cache.get(wordStart);
            }                
            
            String currentWord = sentence.substring(wordStart, wordEnd + 1);
            boolean validPartial = dictionary.contains(currentWord, false);
            
            /* break current word */
            int bestExact = parseOptimized(wordEnd + 1, wordEnd + 1, cache);
            if (!validPartial || !dictionary.contains(currentWord, true)) {
                    bestExact += currentWord.length();
            }
            
            /* extend current word */
            int bestExtend = Integer.MAX_VALUE;
            if (validPartial) {
                    bestExtend = parseOptimized(wordStart, wordEnd + 1, cache);
            }
            
            /* find best */
            int min = Math.min(bestExact, bestExtend);
            cache.put(wordStart, min);
            return min;
    }
    
    public static int parseSimple(int wordStart, int wordEnd) {
            if (wordEnd >= sentence.length()) {
                    return wordEnd - wordStart;
            }
            
            String word = sentence.substring(wordStart, wordEnd + 1);
            
            /* break current word */
            int bestExact = parseSimple(wordEnd + 1, wordEnd + 1);
            if (!dictionary.contains(word, true)) {
                    bestExact += word.length();
            }
            
            /* extend current word */
            int bestExtend = parseSimple(wordStart, wordEnd + 1);
            
            /* find best */
            return Math.min(bestExact, bestExtend);
    }        
    
    public static String clean(String str) {
            char[] punctuation = {',', '"', '!', '.', '\'', '?', ','};
            for (char c : punctuation) {
                    str = str.replace(c, ' ');
            }
            return str.replace(" ", "").toLowerCase();
    }
    
    public static void main(String[] args) {
            dictionary = AssortedMethods.getTrieDictionary();
            sentence = "As one of the top companies in the world, Google will surely attract the attention of computer gurus. This does not, however, mean the company is for everyone.";
            sentence = clean(sentence);
            System.out.println(sentence);
            //Result v = parse(0, 0, new Hashtable<Integer, Result>());
            //System.out.println(v.parsed);
            int v = parseOptimized(0, 0, new Hashtable<Integer, Integer>());
            System.out.println(v);
    }
    
    
    static class Result {
        public int invalid = Integer.MAX_VALUE;
        public String parsed = "";
        public Result(int inv, String p) {
                invalid = inv;
                parsed = p;
        }
        
        public Result clone() {
                return new Result(this.invalid, this.parsed);
        }
        
        public static Result min(Result r1, Result r2) {
                if (r1 == null) {
                        return r2;
                } else if (r2 == null) {
                        return r1;
                } 
                
                return r2.invalid < r1.invalid ? r2 : r1;
        }        
    }

}


【基于Zernike矩的良性和恶性肿块的分类】应用于乳腺癌诊断中的快速相反权重学习规则(Matlab代码实现) 内容概要:本文详细介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,重点阐述了其在软开关技术条件下的建模方法与仿真分析过程。该模型能够精确模拟LLC谐振变换器在不同运行工况下的动态响应特性,涵盖开环与闭环控制策略的设计与实现,适用于研究变换器的效率优化、谐振参数匹配、系统稳定性及软开关性能等问题。相较于Simulink等传统仿真工具,Plecs在高频电力电子系统仿真中展现出更高的仿真速度与数值精度,尤其适合用于复杂电力电子拓扑的快速原型验证与优化设计。; 适合人群:具备扎实电力电子技术基础和仿真经验,从事高频功率变换器设计、新能源电源开发、电力电子系统研究的研发工程师及高校研究生。; 使用场景及目标:①深入理解全桥LLC谐振变换器的工作原理与软开关实现机制;②掌握在Plecs环境中搭建高精度、高效率电力电子系统仿真模型的方法;③开展变换器控制策略(如变频控制、闭环稳压)的仿真验证与参数优化;④为科研课题、学位论文或工业项目提供可靠的仿真平台与技术支持。; 阅读建议:建议结合相关电力电子教材与LLC变换器设计指南,深入掌握谐振参数计算与系统稳定性分析方法,并通过反复调试仿真模型,观察关键波形(如原边电流零点切换、副边整流波形),以全面理解软开关过程的物理本质与控制实现细节。 立即下载

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2363
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