Word Break II

本文深入探讨了WordBreak算法的一种变种,即在字符串中加入空格形成有效句子的问题,并详细阐述了使用回溯法解决此问题的步骤和过程。通过实例代码展示了解题策略,旨在帮助读者理解复杂字符串操作背后的逻辑。
Given a string s and a dictionary of words dict, add spaces in s to construct a sentence where each word is a valid dictionary word.

Return all such possible sentences.

For example, given
s = "catsanddog",
dict = ["cat", "cats", "and", "sand", "dog"].

A solution is ["cats and dog", "cat sand dog"].

这道题目是word break的变种,这里要求返回可能的组合,不是单纯的判断可不可以有dict种的元素组成。我们采用回溯法,类似N-queen中的循环递归所有可能的情况。代码如下:

public class Solution {
public List<String> wordBreak(String s, Set<String> wordDict) {
List<String> list = new ArrayList<String>();
if(s == null || s.length() == 0) return list;
helper(0, "", s, wordDict, list);
return list;
}

private void helper(int start, String res, String s, Set<String> wordDict, List<String> list) {
if(start == s.length()) {
list.add(res);
}
for(int i = start; i < s.length(); i++) {
String tem = s.substring(start, i + 1);
if(wordDict.contains(tem)) {
String newS = res.length() > 0 ? res + " " + tem : tem;
helper(i + 1, newS, s, wordDict, list);
}
}
}
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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