424. 替换后的最长重复字符

本文介绍了一种使用滑动窗口技术解决字符串替换问题的方法。通过维护一个计数数组来跟踪当前窗口内的字符数量,确保通过最多k次修改可以使字符串变为单一字符组成。文章详细解释了算法流程,并提供了完整的C++代码实现。

class Solution {
public:
    int characterReplacement(string s, int k) 
    {
        // 用一个数组来保存当前窗口内每个字符的最大的长度
        vector<int> cnt (26,0);
        // 滑动窗口的最左侧
        int left = 0;
        // 记录当前相同的单个字符的最大个数
        int maxCharCnt = 0;
        for (int right = 0; right < s.size(); ++right)
        {
            int charInt = s[right]-'A';
            cnt[charInt]++;
            maxCharCnt = max(maxCharCnt, cnt[charInt]);
            // 当前窗口即使通过修改也无法满足了,那就要移动窗口left
            if (right - left + 1 - maxCharCnt >  k)
            {
                // 最左边字符
                cnt[s[left]-'A']--;
                left++;
            }
            // 否则left不变,移动right,窗口加大 1
        }
        return s.size() - left;
    }
};

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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