编程之美3.2 电话号码对应英语单词

本文探讨了如何使用深度优先搜索(DFS)解决电话号码对应的英语单词组合问题,详细介绍了程序实现过程和注意事项。
  1.     /** 
  2.      * 编程之美 电话号码对应英语单词 
  3.      * 题目: 
  4.      *  手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ, 
  5.      *  要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合,如5869,可能代表JTMW、JTMX... 
  6.      *  以下程序用DFS得解,但: 
  7.      *  1、程序中输出的单词,是“字母的组合”而已,并不是有真正含义的英文单词 
  8.      *  2、对于含有0和1的电话号码,认为是不合法的输入(因为按键0和1没有对应任何英文字母) 
  9.          *  3、2012-11-05 程序中的DFS递归解法,其实和暴力的For循环效率差不多。。。 


package String;

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

/**
 * @Title: phoneNum.java
 * @Package String
 * @Description: TODO
 * @author nutc
 * @date 2013-8-25 下午1:51:08
 * @version V1.0
 */
public class phoneNum {
	static String[] num = { "", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv",
			"wxyz" };
	static char[][] map = new char[10][];

	public static void main(String args[]) {
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			map[i] = num[i].toCharArray();
		}
		char[] now = "234".toCharArray();
		LinkedList<Character> list = new LinkedList<Character>();
		num(now,0,list);
	}

	public static void num(char[] now, int index, LinkedList<Character> list) {  //Character!!!
		if(index==now.length){
			print(list);
			return;
		}
		char c = now[index];
		for(int i=0;i<map[(c-'0')].length;i++){
			list.add(map[(c-'0')][i]);
			num(now,index+1,list);
			list.removeLast();  //要说明是last!
		}
	}
	
	public static void print(List<Character> list){
		for(Character c :list){
			System.out.print(c);
		}
		System.out.println();
	}
}


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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