CF 33B String Problem

博客探讨了如何运用Floyd-Warshall算法找到将字符串中所有字符转换为相同字符的最低代价,通过计算每个字符转换的代价并求和,以达到总代价最小化的目标。

对每个位置进行操作,求出最终变成相同字母的代价,然后把所有的位上代价加起来,使得总代价最小。res[i][j]表示将字母i+'a'和字母j+'a'变为相同的代价,设最终都变成字母k+'a',那么res[i][j]<?=dp[i][k]+dp[k][j],dp[i][k]表示将字母i+'a'最终变成j+'a'所需的代价,也就是点i到j的最短路径长度,Floyd—Warshall算法可解决。

rec[i][j]记录i和j最终变成的字母-'a'.

 1 #include<stdio.h>
 2 #include<string.h>
 3 #define N 100010
 4 #define M 30
 5 #define INF 9999
 6 #define min(a,b) ((a)>(b)?(b):(a))
 7 
 8 int dp[M][M],rec[M][M],res[M][M],vis[M][M];
 9 char s[N],t[N];
10 
11 int find(int i,int j)
12 {
13     if(vis[i][j])
14         return res[i][j];
15     int k,ans=res[i][j];
16     vis[i][j]=vis[j][i]=1;
17 
18     for(k=0; k<26; k++)
19         if(dp[i][k]+dp[j][k]<ans)
20         {
21             ans=dp[i][k]+dp[j][k];
22             rec[j][i]=rec[i][j]=k;
23         }
24 
25     return res[i][j]=res[j][i]=ans;
26 }
27 
28 
29 int main(void)
30 {
31     gets(s);
32     gets(t);
33     char ch1,ch2;
34     int n,i,j,k;
35     for(i=0; i<26; i++)
36         for(j=0; j<26; j++)
37             if(i==j)vis[i][j],rec[i][j]=j;
38             else dp[i][j]=INF,res[i][j]=INF,rec[i][j]=-1;//将i!=j的点初始状态用INF表示为不可连通
39 
40     scanf("%d",&n);
41     getchar();
42 
43     for(i=1; i<=n; i++)
44     {
45         int w;
46         scanf("%c %c %d",&ch1,&ch2,&w);
47         getchar();
48         ch1-='a';
49         ch2-='a';
50             dp[ch1][ch2]=min(w,dp[ch1][ch2]);
51     }
52 
53     for(k=0; k<26; k++)
54         for(i=0; i<26; i++)
55             for(j=0; j<26; j++)
56                 dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i][k]+dp[k][j]);
57 
58     int te,sum=0;
59     int len1=strlen(s);
60     int len2=strlen(t);
61     if(len1-len2)
62         printf("-1\n");
63     else
64     {
65         for(i=0; i<len1; i++)
66         {
67             ch1=s[i]-'a';
68             ch2=t[i]-'a';
69             te=find(ch1,ch2);
70             if(te>=INF)
71                 return printf("-1\n"),0;
72             else
73             {
74                 sum+=te;
75                 s[i]=rec[ch1][ch2]+'a';
76             }
77         }
78         printf("%d\n",sum);
79         puts(s);
80     }
81     return 0;
82 }

 

【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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