poj 2406 Power Strings

本文针对PowerStrings编程题,介绍了一种高效求解字符串最小周期的方法。通过计算最小周期串的长度,利用字符串长度进行除法运算得出结果。适用于字符串长度不超过1百万字符的情况。

问题描述:
Power Strings
Time Limit: 3000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 42056 Accepted: 17526
Description

Given two strings a and b we define a*b to be their concatenation. For example, if a = “abc” and b = “def” then a*b = “abcdef”. If we think of concatenation as multiplication, exponentiation by a non-negative integer is defined in the normal way: a^0 = “” (the empty string) and a^(n+1) = a*(a^n).
Input

Each test case is a line of input representing s, a string of printable characters. The length of s will be at least 1 and will not exceed 1 million characters. A line containing a period follows the last test case.
Output

For each s you should print the largest n such that s = a^n for some string a.
Sample Input

abcd
aaaa
ababab
.
Sample Output

1
4
3

题目大意:
给出一个字符串,求出该串有多少个最小周期串。

解题思路:
求出字符串的最小周期串的长度,然后用给定字符串的长度除以最小周期串的长度即可。

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

const int maxn = 1000005;
char a[maxn];

int main() {
    while(scanf("%s", &a) != EOF) {
        if(a[0] == '.')
            break;
        int l = strlen(a);
        for(int j, i = 1; i <= l; i ++) {
            if(l % i == 0) {
                for(j = i; j < l; j ++) {
                    if(a[j] != a[j % i])
                        break;
                }
                if(j == l) {
                    cout << l / i << endl;
                    break;
                }
            }
        }
    }
    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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