习题6-1(uva-673)

本文介绍了一种使用栈实现括号匹配验证的算法。通过读取输入字符串中的字符,并利用栈来跟踪括号的开闭状态,从而判断括号是否正确配对。此算法适用于编程竞赛及实际应用中涉及括号匹配的问题。
#include <iostream>
#include <istream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <stack>
#include <list>
#include <map>
#include <set>
#include <deque>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <unordered_map>
#include <unordered_set>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <chrono>
#include <ctime>
#include <cmath>
#include <cctype>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <iomanip>


#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <functional>
#include <iterator>
using namespace std;
int main()
{
	string in;
	int n;
	while (cin >> n) {
		cin.ignore();
		while (n--) {
			int ch, top, isok = 1;
			getline(cin, in);

			stack<char> ms;

			for (int i = 0; i < in.size(); ++i) {
				ch = in[i];
				if (ch == '(' || ch == '[') ms.push(ch);
				else {
					if (ms.empty()) { isok = false; break; }
					top = ms.top(); ms.pop();
					if (top == '(' && ch == ')') continue;
					else if (top == '[' && ch == ']') continue;

					isok = false;
					break;
				}
			}
			if (isok && ms.empty()) cout << "Yes" << endl;
			else cout << "No" << endl;
		}
	}

	return 0;
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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