POJ3267 DP

POJ3267 字符串匹配DP题

刚开始练DP题,有点不熟悉,也想了挺久了,题意是给一串字符串,每个奶牛有自己的字典,问在字符串里面最少删掉多少个字母能使字符串里面的单词都在奶牛的字典范围,如样例给的browndcodw,删掉中间的d和倒数第二个d,变成browncow,都是在奶牛的字典里面可以找到,所以输出2.
设dp[i]为到了第i个字符所需要删除的最少字符数,那么在dp[i]处就有两种方案,要么选择不匹配,直接删掉,那么dp[i] = dp[i-1]+1
要么选择匹配,想了一想如果从头开始匹配有点难弄,所以从尾开始匹配,弄两个指针pm,pd分别指向messige,和dic,如果相同就同时减一,不同就messige的指针减一,最后如果pd<0就说明匹配成功,那么此时dp[i]就可以更新为dp[i]=min(dp[i],dp[pm]+i-pm-len),其实不用那么麻烦,直接在不同的时候加一个计数器cnt,dp[i]=min(dp[i],dp[pm]+cnt)就可以了,不过第一种也不难理解,用笔算下就知道了,另外因为我输入的时候是从0开始就记录的,所以在匹配的时候有可能出现pd<0 pm<0的情况,要特别处理下,如果是从1开始记录的话就不用这么麻烦..(我会说因为这个我调试了一早上么…),具体的细节见代码吧..

Description

Few know that the cows have their own dictionary with W (1 ≤ W ≤ 600) words, each containing no more 25 of the characters ‘a’..’z’. Their cowmunication system, based on mooing, is not very accurate; sometimes they hear words that do not make any sense. For instance, Bessie once received a message that said “browndcodw”. As it turns out, the intended message was “browncow” and the two letter “d”s were noise from other parts of the barnyard.

The cows want you to help them decipher a received message (also containing only characters in the range ‘a’..’z’) of length L (2 ≤ L ≤ 300) characters that is a bit garbled. In particular, they know that the message has some extra letters, and they want you to determine the smallest number of letters that must be removed to make the message a sequence of words from the dictionary.

Input

Line 1: Two space-separated integers, respectively: W and L
Line 2: L characters (followed by a newline, of course): the received message
Lines 3.. W+2: The cows’ dictionary, one word per line

Output

Line 1: a single integer that is the smallest number of characters that need to be removed to make the message a sequence of dictionary words.

Sample Input

6 10
browndcodw
cow
milk
white
black
brown
farmer

Sample Output

2

代码

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<string>
using namespace std;

int dp[605];
string messige;
string dic[605];

int main()
{
    int n,len;
    scanf("%d%d",&n,&len);
    cin >> messige;
    for (int i = 0;i<n;i++)
        cin >> dic[i];

    dp[0]=1;
    for (int i = 0;i<len;i++)
    {
        if (i)
        dp[i]=dp[i-1]+1;
        for (int j = 0;j<n;j++)
           if (dic[j][dic[j].size()-1] == messige[i] && dic[j].size()-1<=i)
           {
               int pd = dic[j].size()-1;
               int pm = i;
               int cnt = 0;
               while (pm >=0)
               {
                if (dic[j][pd]==messige[pm])
                {
                   pm--;pd--;
                }
                 else
                {
                   pm--;
                   cnt++;
                }

                if (pd<0)
                {
                   if (pm < 0)
                      dp[i] = min(dp[i],cnt);
                    else dp[i] = min(dp[i],dp[pm]+cnt);
                   break;
                }
               }
           }
    }

    printf("%d\n",dp[len-1]);
}
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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