动态规划 04 (公共子序列)

本文介绍了一种使用动态规划求解两个字符串最长公共子序列的方法。通过构建二维数组记录子问题解的方式,逐步求得最终结果。文章给出了完整的C++实现代码。

04 公共子序列

给两个字符串,求两个字符串的最长的公共子字符串。

用dp【i】【j】表示s的第 i个字符与ss的第 j个字符的子序列长度,要注意s,ss是从【0】开始的,所以dp【i】【j】实际上是s【i-1】与ss【j-1】的结果。

公式:当s【i-1】==ss【j-1】时, dp【i】【j】=dp【i-1】【j-1】+1;

不等于时,dp【i】【j】=max{dp【i】【j-1】,dp【i-1】【j】}。

代码如下:


#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;  
int main()  
{  
    char s[250],ss[250];  
    while(cin>>s>>ss)  
    {  
        int dp[250][250];     
        int i,j,l,ll;  
        l=strlen(s);  
        ll=strlen(ss);  
        for(i=0;i<l;i++)  
        	dp[i][0]=0;                
        for(j=0;j<ll;j++)  
      		dp[0][j]=0;                 
        
        for(i=1;i<=l;i++)  
      		for(j=1;j<=ll;j++)  
      		{  
       	    		if(s[i-1]==ss[j-1]) 
				dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;  
            		else   
        			dp[i][j]=max(dp[i][j-1],dp[i-1][j]);  
      		}  
        cout<<dp[l][ll]<<endl;  
    }  
    return 0;  
}  

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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