比较字符串

比较两个字符串A和B,确定A中是否包含B中所有的字符。字符串A和B中的字符都是 大写字母。

样例

给出 A = "ABCD" B = "ACD",返回 true

给出 A = "ABCD" B = "AABC", 返回 false

注意

在 A 中出现的 B 字符串里的字符不需要连续或者有序。


思路:Hash思想。

class Solution {
public:
    /**
     * @param A: A string includes Upper Case letters
     * @param B: A string includes Upper Case letter
     * @return:  if string A contains all of the characters in B return true 
     *           else return false
     */
    bool compareStrings(string A, string B) {
        int bufA[26]={0};
        int bufB[26]={0};
        if(B=="")
           return true;
        for(int i=0;i<A.length();i++)
        {
           int tmp=A[i]-65;
           bufA[tmp]++;
        }
        for(int i=0;i<B.length();i++)
        {
           int tmp=B[i]-65;
           bufB[tmp]++;
        }
        for(int i=0;i<26;i++)
        {
            if(bufA[i]<bufB[i])
              return false;
        }
        return true;
    }
};


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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