poj 1318 Word Amalgamation

本文深入探讨了C++编程中排序和查找算法的实现与优化,包括冒泡排序、快速排序、二分查找等经典算法,旨在提高程序效率与代码质量。

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  1. #include <iostream>  
  2. #include <string>  
  3. #include <vector>  
  4. #include <algorithm>  
  5. using namespace std;  
  6.   
  7. vector<string> v;  
  8.   
  9. int main()  
  10. {  
  11.     int size, i;  
  12.     string str, temp;  
  13.     while (cin >> str)  
  14.     {  
  15.           if (str == "XXXXXX")  break;  
  16.           v.push_back(str);  
  17.     }  
  18.     sort(v.begin(), v.end());  
  19.     bool flag;  
  20.     size = v.size();  
  21.     while (cin >> str)  
  22.     {  
  23.           if (str == "XXXXXX")  break;  
  24.           sort(str.begin(), str.end());  
  25.           flag = false;  
  26.           for (i = 0; i < size; i++)  
  27.           {  
  28.               temp = v[i];  
  29.               sort(temp.begin(), temp.end());  
  30.               if (temp == str)  
  31.               {  
  32.                    flag = true;  
  33.                    cout << v[i] << endl;  
  34.               }  
  35.           }  
  36.           if (flag)  
  37.               cout << "******" << endl;  
  38.           else   
  39.              cout << "NOT A VALID WORD" << endl << "******" << endl;  
  40.     }  
  41.       
  42.     return 0;
  43. }   
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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