The Longest Common Substring with Maximal Consecutive

最新推荐文章于 2020-09-24 22:58:54 发布
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本文介绍了一种实现最长公共子串问题的算法，该算法能够找出两个字符串中的最长公共子串，并强调了连续性的特点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

leetcode刷题记录
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09-07 530
Union Find: Friend Circles: Union Find. I used weighting and path compression. Hash: Longest Consecutive Sequence Use Hash (in python it is set) to quickly judge whether an element is in a set. DFS: Knight Probability in Chessboard DFS.
Codeforces Round 943 (Div. 3 ABCDEFG1G2题) 视频讲解
Edward Shi的博客
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Codeforces Round 943 (Div. 3)（A ~ G2 视频讲解）
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Windows FormsFireball Resourcer把各种资源嵌入应用程序资源Window Hiding with C#隐藏窗体, 似乎是其它运行的窗体 JPr...
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05-02 7440
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http://zephyrusara.blogspot.jp/2014/07/leetcode-question-difficulty.html LeetCode Question Difficulty Distribution : Sheet1               ID Question D
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09-24 1815
Github LeetCode集合 本人所有做过的题目都写在一个java项目中，同步到github中了，算是见证自己的进步。github目前同步的题目是2020-09-17日之后写的题。之前写过的题会陆续跟新到github中。 目前大概280个题目 Github 项目链接：https://github.com/sunliancheng/leetcode_github ...
基于弯曲层和平行轮廓的 6-DOF 沉积轨迹规划技术.zip
08-11
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
三菱FX5U PLC四轴控制程序：实现松下伺服与步进电机自动化堆垛码垛系统 PLC编程
08-11
基于三菱FX5U PLC的四轴控制系统，用于控制松下伺服和步进电机，实现自动化的堆垛码垛设备。主要内容涵盖原点回归、手动和自动运行模式的设计、报警处理机制以及详细的IO注释。文中提供了具体的梯形图代码示例，如原点回归使用DSZR指令，手动模式采用相对定位指令DRV I，自动模式则使用绝对定位指令DDRVA。此外，还涉及了报警处理的状态矩阵设计，确保系统的稳定性和安全性。程序结构分为多个功能模块，包括轴参数初始化、手动/自动子程序、物料检测和层数计算等，确保系统的高效运行。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和伺服电机控制有需求的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实现自动化堆垛码垛设备的企业或研究机构。主要目标是提高生产效率，减少人工干预，确保设备的安全可靠运行。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带了详细的代码示例和接线图，便于实际应用中的调试和维护。
基于TTC和危险系数的AEB风险评估模型及其Simulink底层控制实现
08-11
AEB（自动紧急制动）技术的基本原理、风险评估模型的构建方法以及Simulink在AEB系统中的应用。首先，文章解释了AEB系统的工作机制，强调它如何通过实时监测和评估车辆周围环境来避免或减少交通事故。接着，重点讨论了基于TTC（碰撞时间）和危险系数的风险评估模型，阐述了TTC计算和危险系数评估的具体方法。然后，文章展示了如何利用Simulink搭建风险评估状态机模型和底层PID控制实施模型，以实现AEB系统的仿真。最后，通过TruckSim和CarSim的联合仿真工具，实现了对AEB系统在实际道路条件下的全面模拟。这不仅有助于初学者理解AEB系统的运行原理，也为进一步研究提供了坚实的基础。 适合人群：对AEB技术和自动驾驶感兴趣的初学者，尤其是希望深入了解AEB原理和Simulink建模的技术人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握AEB系统基本原理和技术实现的研究人员和工程师。通过学习本文，读者可以了解如何构建风险评估模型并使用Simulink进行仿真，从而为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：本文不仅涵盖了AEB技术的基础知识，还涉及到了具体的模型构建和仿真工具的应用，是一份非常实用的学习资料。
东北大学计算机操作系统课程实验项目集合-包含Linux系统认识进程调度进程同步互斥管道通信页面置换等五大实验任务-用于操作系统课程实践教学和学生实验报告提交-涉及Linux.zip
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东北大学计算机操作系统课程实验项目集合_包含Linux系统认识进程调度进程同步互斥管道通信页面置换等五大实验任务_用于操作系统课程实践教学和学生实验报告提交_涉及Linux.zip上传一个【汇编语言】VIP资源
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微信2.5.5.26内存提取好友微信号、wxid及v1信息易语言教程
08-11
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9648a1f24758 微信2.5.5.26内存提取好友微信号、wxid及v1信息易语言教程
Longest Palindrome Substring
12-10
最长回文子串（Longest Palindrome Substring）是一个经典的字符串处理问题。给定一个字符串，要求找到其中最长的回文子串。回文串是指正读和反读都一样的字符串，例如"madam"和"racecar"。 解决这个问题的方法有很多，其中最常用的是中心扩展法和动态规划法。 ### 方法一：中心扩展法 中心扩展法的基本思想是遍历字符串的每一个字符，以该字符为中心，向两边扩展，找到最长的回文子串。需要注意的是，回文串的长度可能是奇数也可能是偶数，因此需要分别处理。 ```python def longest_palindrome(s): if not s: return "" start, end = 0, 0 for i in range(len(s)): len1 = expand_around_center(s, i, i) len2 = expand_around_center(s, i, i + 1) max_len = max(len1, len2) if max_len > end - start: start = i - (max_len - 1) // 2 end = i + max_len // 2 return s[start:end + 1] def expand_around_center(s, left, right): while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]: left -= 1 right += 1 return right - left - 1 # 示例 s = "babad" print(longest_palindrome(s)) # 输出 "bab" 或 "aba" ``` ### 方法二：动态规划法 动态规划法的基本思想是将字符串的所有子串的子问题结果存储在一个二维数组中，然后通过已知的子问题结果推导出更大问题的结果。 ```python def longest_palindrome_dp(s): if not s: return "" n = len(s) dp = [[False] * n for _ in range(n)] start, max_len = 0, 1 for i in range(n): dp[i][i] = True for i in range(n - 1): if s[i] == s[i + 1]: dp[i][i + 1] = True start = i max_len = 2 for l in range(3, n + 1): for i in range(n - l + 1): j = i + l - 1 if s[i] == s[j] and dp[i + 1][j - 1]: dp[i][j] = True if l > max_len: start = i max_len = l return s[start:start + max_len] # 示例 s = "babad" print(longest_palindrome_dp(s)) # 输出 "bab" 或 "aba" ``` 这两种方法各有优缺点，中心扩展法实现简单，时间复杂度为O(n^2)，而动态规划法虽然时间复杂度相同，但空间复杂度较高。
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