poj 1458 Common Subsequence

Common Subsequence
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Description

A subsequence of a given sequence is the given sequence with some elements (possible none) left out. Given a sequence X = < x1, x2, ..., xm > another sequence Z = < z1, z2, ..., zk > is a subsequence of X if there exists a strictly increasing sequence < i1, i2, ..., ik > of indices of X such that for all j = 1,2,...,k, x ij = zj. For example, Z = < a, b, f, c > is a subsequence of X = < a, b, c, f, b, c > with index sequence < 1, 2, 4, 6 >. Given two sequences X and Y the problem is to find the length of the maximum-length common subsequence of X and Y.
对于一个序列来说,他的子序列就是一个有些元素没有的序列。对于一个序列 X = < x1, x2, ..., xm > ,另一个序列 Z = < z1, z2, ..., zk >如果是X的子序列,需要满足,对于X存在一个严格递增的序列< i1, i2, ..., ik > 作为下标,所有的j = 1,2,...,k,xij = zj。比如Z = < a, b, f, c >是X = < a, b, c, f, b, c >的子序列。给出两个序列X和Y,找出两者的最长公共子序列。

Input

The program input is from the std input. Each data set in the input contains two strings representing the given sequences. The sequences are separated by any number of white spaces. The input data are correct.
输入每行是两个字符串,中间包含任意数量的空格。(据说长度不超过200)

Output

For each set of data the program prints on the standard output the length of the maximum-length common subsequence from the beginning of a separate line.
输出为输入的两个字符串的最长公共子序列。

Sample Input

abcfbc         abfcab
programming    contest 
abcd           mnp

Sample Output

4
2
0

Source


来自算法导论经典算法。。LCS最长公共子序列。
#include <stdio.h>
#include <string.h>

int max_num(int a, int b);

int main(void){

    freopen("in.txt", "r", stdin);
    freopen("out.txt", "w", stdout);

    char str_a[222], str_b[222];
    int c[222][222];
    int len_a, len_b;
    int i, j;
    while(scanf("%s%s", str_a + 1, str_b + 1) != EOF){
        printf("%s %s\n", str_a + 1, str_b + 1);
        len_a = strlen(str_a + 1);
        len_b = strlen(str_b + 1);

        for (i = 0;i < len_a + 1;i ++){
            c[i][0] = 0;
        }
        for (j = 0;j < len_b + 1;j ++){
            c[0][j] = 0;
        }

        for (i = 1;i < len_a + 1;i ++)
            for (j = 1;j < len_b + 1;j ++){
                if (str_a[i] == str_b[j]){
                    c[i][j] = c[i - 1][j - 1] + 1;
                }else{
                    c[i][j] = max_num(c[i - 1][j], c[i][j - 1]);
                }
            }
        printf("%d\n", c[len_a][len_b]);
    }
    return 0;
}

int max_num(int a, int b){
    return a > b ? a : b;
}


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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