poj3080 很好的字符串模拟题

本文介绍了一个使用C++实现的字符串匹配算法,通过枚举方法找出多个字符串中的最长公共子串。程序首先读取字符串数量,然后逐一输入字符串,并通过两重循环截取出待匹配的子串,再与其他字符串进行比对,最终输出最长且字典序最小的公共子串。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;

char str[15][80];
int n, m;

int main()
{
    scanf("%d", &n);
    while(n--) {

        scanf("%d", &m);
        getchar();
      for(int i = 0; i < m; i++) {

            scanf("%s", str[i]);
      }
       char s1[70];
       char ans[70];
       int t = 0;
       int len = strlen(str[0]);
      for(int i = 0; i < len; i++) {  //枚举第一串长度大于3的字串。

            for(int j = i + 2; j < len; j++) {

                strncpy(s1, str[0]+i, j - i + 1); //截取str[0]中i 到j-i + 1 这一段的字符;
                s1[j-i + 1] = '\0';          //需要手动加上'\0'结束符。
               // printf("%s\n", s1);
                int flag = 1;
                for(int k = 1; k < m&&flag; k++) {

                    if(strstr(str[k], s1) == NULL) { //用该字串和其它串进行匹配。

                        flag = 0;

                    }
                }
              //  printf("%d\n", flag);
                if(flag) {

                    if(t == 0) {

                        strcpy(ans, s1);
                        t++;

                    }else {

                       int ans1 = strlen(ans);
                       int slen = strlen(s1);
                       if(ans1 < slen) {

                            strcpy(ans, s1);
                       }else if(ans1 == slen && strcmp(ans, s1) > 0) {

                            strcpy(ans, s1);
                       }
                    }

                }
            }
      }
      if(t != 0) {

        printf("%s\n", ans);
      }else {

        printf("no significant commonalities\n");
      }
    }
    return 0;
}

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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