Codeforces Round #170 (Div. 2) problem B

本文探讨了如何解决字符串匹配问题,特别是在给定条件下的高效算法应用。文章详细介绍了算法的实现过程,包括如何判断一个字符串是否是另一个字符串的子串,以及在特定条件下筛选出符合条件的字符串。通过实例分析,读者可以深入了解算法的核心思想和实现细节。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://codeforces.com/contest/278/problem/B


/*
 *题目:字符串数目n 1≤n≤30,每个字符串的长度不超过20 
 *含有两个字符的字符串有676种,大于600,
 *所以不是它的子串的字符串在两位中就产生了 
 *多谢大牛指点。。。
 */

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

char str[22];
bool s[26],ss[26][26];   //存放结果为一个字母、两个字母的情况 

int main()
{
	int n;
	cin>>n;
	while(n--)
	{
		cin>>str;
		for(int i = 0; i < strlen(str)-1; i++)
		{
			s[str[i]-'a'] = true;
			ss[str[i]-'a'][str[i+1]-'a'] = true;
		}
		s[str[strlen(str)-1]-'a'] = true;
	}
	for(int i = 0; i < 26; i++)  //一个字母的情况 
	{
		if(!s[i])
		{
			printf("%c\n",i+'a');
			return 0;
		}
	}
	for(int i = 0; i < 26; i++)  //两个字母的情况 
	{
		for(int j = 0; j < 26; j++)
		{
			if(!ss[i][j])
			{
				printf("%c%c\n",i+'a',j+'a');
				return 0;
			}
		}
	}
}


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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