【考试题 - txdy】 枚举+DP

本文介绍了一种用于计算特定子序列数量的算法,通过动态规划方法,在给定字符串中找出长度为7,且字符位置符合特定序列的子序列数量。算法通过枚举关键位置字符并利用DP状态转移实现高效计算。

题意:给定一个字符串,求有多少个子序列满足该子序列长度为 $7$,且位置所对应字母在子序列中排名为 3652415.   

观察发现如果枚举 $3,5,2$ 上的字母的话其他字母插入方式只有 1 种,即不会引起冲突.   

然后就令 $f[x][i]$ 表示 DP 到 $i$ 位置,匹配了子序列第 $x$ 位置的方案数,转移方式只有 1 种.  

严格来说,这个的复杂度是 $O(26^3 \times 7n)$ 的,但是枚举 $2,3,5$ 的时候可以严格限制好上界,常数较小,能卡过. 

code: 

#include <cstdio>   
#include <vector>
#include <cstring>
#include <algorithm>    
#define N 100008 
#define ll long long 
#define mod 3652415 
#define setIO(s) freopen(s".in","r",stdin) 
using namespace std;  
char str[N]; 
int mx,n,f[8],ans,a[N]; 
void calc(int s2,int s3,int s5) {  
    memset(f,0,sizeof(f)); 
    for(int i=1;i<=n;++i) { 
        if(a[i]==s3) ++f[1];  
        if(a[i]>s5)  (f[2]+=f[1])%=mod;   
        if(a[i]==s5) {  
            (f[3]+=f[2])%=mod;  
            (f[7]+=f[6])%=mod; 
        }  
        if(a[i]==s2) (f[4]+=f[3])%=mod;  
        if(a[i]>s3&&a[i]<s5) { 
            (f[5]+=f[4])%=mod; 
        }  
        if(a[i]<s2) (f[6]+=f[5])%=mod;    
    }
    (ans+=f[7])%=mod; 
}
int main() { 
    // setIO("input");  
    scanf("%s",str+1);  
    n=strlen(str+1); 
    for(int i=1;i<=n;++i) mx=max(mx,str[i]-'a');  
    for(int i=1;i<=n;++i) a[i]=str[i]-'a'; 
    for(int i=1;i+4<=mx;++i) { 
        for(int j=i+1;j+3<=mx;++j) { 
            for(int k=j+2;k+1<=mx;++k) 
                calc(i,j,k); 
        }
    } 
    printf("%d\n",ans); 
    return 0; 
}

  

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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