hdu 1358 Period

本文介绍了一种通过枚举和next数组来判断字符串是否为周期串的方法,并提供了完整的C++实现代码。利用next数组进行周期性判断,可以有效地找出字符串的所有可能周期。

枚举长度判断是否符合周期串,用next判断

#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
#define MAXN 1000005

int next[MAXN];
char s[MAXN],p[MAXN];
void getnext(int n)          
{
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        int j=next[i];
        while(j&&p[i]!=p[j])
        {
            j=next[j];
        }
        if(p[i]==p[j])
        {
            next[i+1]=j+1;
        }
        else
        {
            next[i+1]=0;
        }
    }
}
int main()
{
    int cas=1,n;
    while(scanf("%d",&n)&&n)
    {
        scanf("%s",p);
        getnext(n);
        printf("Test case #%d\n",cas++);
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            if(next[i]&&i%(i-next[i])==0)
            printf("%d %d\n",i,i/(i-next[i]));
        }
        putchar(10);
    }
    return 0;
}


【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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