UVa 442 - Matrix Chain Multiplication

本文介绍了一个使用递归方法检查矩阵乘法运算合法性的程序。该程序通过递归解析输入表达式,验证每一步乘法中矩阵维度的一致性,并计算最终结果。

题目:给你一些矩阵,以及一些矩阵间的乘法运算(包含括号),判断计算是否合法,合法输出结果。

分析:模拟,递归。见到括号直接递归调用,每次判断乘法左边的行是否等于右边的列即可。

说明:注意cin的读数据的情况,会RE,(zoj1094)。

#include <iostream>
#include <cstring>

using namespace std;

struct node
{
	int 		L,R;
	long long	V;
}Matrix[ 27 ],Error;

bool Flag;

node Calculate( char* Data, int s, int e )
{
	int  count = 0;
	node Save[ 2 ];
	for ( int i = s ; i <= e ; ++ i )
		if ( Data[ i ] == '(' ) {
			int start = i + 1;
			int untop = 1;
			while ( untop && ++ i ) {
				if ( Data[ i ] == '(' ) ++ untop;
				if ( Data[ i ] == ')' ) -- untop;
			}
			Save[ count ++ ] = Calculate( Data, start, i-1 );
			if ( Flag ) return Error;
		}else 
			Save[ count ++ ] = Matrix[ Data[ i ]-'A' ];
			
	node Now = Save[ 0 ];
	for ( int i = 1 ; i < count ; ++ i ) {
		if ( Now.R != Save[ i ].L ) {
			Flag = true;
			return Error;
		}
		Now.V = Now.V + Save[ i ].V + Now.L*Now.R*Save[ i ].R;
		Now.R = Save[ i ].R;
	}
	return Now;
}

char Data[ 260 ];

int main()
{
	int  n;
	char C;
	cin >> n;
	for ( int i = 0 ; i < n ; ++ i ) {
		cin >> C; //从后向前运算的,写在一起就 RE 了。。。 
		cin >> Matrix[ C-'A' ].L >> Matrix[ C-'A' ].R;
		Matrix[ C-'A' ].V = 0LL;
	}
	while ( cin >> Data ) {
		Flag = false;
		node Answer = Calculate( Data, 0, strlen( Data )-1 );
		if ( Flag )
			cout << "error" << endl;
		else 
			cout << Answer.V << endl;
	}
	return 0;
}




【激光质量检测】利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制与图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真与实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性与精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理与光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑与切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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