最长公共前缀

编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。

如果不存在公共前缀,返回空字符串 ""。

示例 1:

输入:strs = ["flower","flow","flight"]
输出:"fl"
示例 2:

输入:strs = ["dog","racecar","car"]
输出:""
解释:输入不存在公共前缀。

分析:该题只需要求前缀,故前缀的前面字符相同,可以考虑从每个字符串的后面开始遍历,如果不相同就退出循环,为了节省遍历长度,可以先求最小字符串长度。代码如下:

package main

import "fmt"

func main() {

    str := []string{"flower", "flow", "flight"}

    prefix := longestCommonPrefix(str)

    fmt.Println(prefix)

    str1 := []string{"dog", "racecar", "car"}

    prefix1 := longestCommonPrefix(str1)

    fmt.Println(prefix1)

}

func longestCommonPrefix(strs []string) string {

    if len(strs) == 0 {

        return ""

    }

    if len(strs) == 1 {

        return strs[0]

    }

    minLength := len(strs[0])

    for i := 1; i < len(strs); i++ {

        if len(strs[i]) < minLength {

            minLength = len(strs[i])

        }

    }

    for i := minLength; i >= 0; i-- {

        prefix := subStr(strs[0], i)

        samePrefix := true

        for j := 1; j < len(strs); j++ {

            if prefix != subStr(strs[j], i) {

                samePrefix = false

                break

            }

        }

        if samePrefix {

            return prefix

        }

    }

    return ""

}

func subStr(str string, i int) string {

    var ret string

    ret = string(str[0:i])

    return ret

}

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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