uva 11572 Unique Snowflakes

本文介绍了解决UVA11572问题的方法,通过使用滑动窗口结合哈希表来寻找序列中最大连续且各元素不重复的子序列长度。文章详细解释了算法流程,并提供了实现代码。

题目大意:求给定序列的最大连续的各个数字不同的序列长度。


解题:此题不是难题,就是使用一个hash表来查找在前面是否存在一个数与当前的相等,如果相等就将左边的边界设为相等的数的pos+1,再将当前的数加入hash表中,唯一注意的点就是在hash查找的时候注意判断左边的下界就行了。


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//  main.cpp
//  uva 11572 - Unique Snowflakes
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//  Created by XD on 15/8/13.
//  Copyright (c) 2015年 XD. All rights reserved.
//

//窗口滑动 + hash查找
#include <iostream>
#include <string>
#include <queue>
#include <stack>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include<vector>
#include <string.h>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <set>
#include <map>
#include <cstdio>
using namespace std ;

int n ;
int lowerbound ;
const int hashsize = 1000003 ;
int st[hashsize]  ;

int head[hashsize]  ; int mnext[hashsize] ;

int max(int x , int y)
{
    return  x > y ? x :y  ;
}
void init()
{
    memset(head, 0, sizeof(head)) ;
    memset(mnext, 0, sizeof(int ) * (n + 5)) ;
}
int HASH(int pos)
{
    return st[pos] % hashsize ;
}
int insert_into_table(int pos)
{
    int flag = 1 ;
    int  h = HASH(pos) ;
    int  u  = head[h] ;
    while (u!=0) {
        
        if(u >= lowerbound && st[u] == st[pos])
        {
            lowerbound = u + 1 ;
//            mnext[pos] = head[h] ;
//            head[h] = pos ;
            flag = 0 ;
            break ;
        }
        u = mnext[u] ;
    }
    
    mnext[pos] = head[h] ;
    head[h] = pos ;
    return flag;
}


int main() {
    int casenum ;
    int d ;
    scanf("%d",&casenum) ;
    while (casenum--) {
        int ans = 0 ;
        int t = 0  ;
        lowerbound = 1 ;
        init() ;
        scanf("%d" ,&n) ;
        for (int i =1 ; i <=n ; i++) {
            scanf("%d" ,&d) ;
            st[i] = d  ;
           if(insert_into_table(i))
           {
               t++ ;
           }
           else{
               t =  i -lowerbound + 1 ;
           }
           ans = max(ans ,t) ;
        }
        printf("%d\n",ans) ;
    }
    return 0;
}


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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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