[Leetcode] Distinct Subsequence

本文介绍了一种使用C++解决字符串匹配问题的方法,通过构建动态规划矩阵来计算子串匹配的数量,适用于需要高效字符串匹配场景。
class Solution {

public:
    int numDistinct(string s, string t) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        vector<vector<int> > mat(s.size() + 1, vector<int>(t.size() + 1));
        
        mat[0][0] = 1;
        for (int i = 1; i <= s.size(); ++i)
            mat[i][0] = 0;
            
        for (int i = 1; i <= t.size(); ++i)
            mat[0][i] = 0;
            
        for (int i = 1; i <= s.size(); ++i)
        {
            for (int j = 1; j <= t.size(); ++j)
            {
                if (s[i - 1] == t[j - 1])
                {
                    mat[i][j] = 0;
                    for (int k = 0; k < i; ++k)
                        mat[i][j] += mat[k][j - 1];
                }
                else
                    mat[i][j] = 0;
            }
        }
        
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i <= s.size(); ++i)
            sum += mat[i][t.size()];
            
        return sum;
    }
};

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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