hdu 1238 substring

主要是遍历搜索: 刚开始这题我被吓到了,我以为需要手动写个KMP或者,最大连续子序列算法呢,后来c++ stl 里面的 string:: find 就可以实现查找的子串的功能了。

思路是,首先找到所有字符串中的最短字符串,然后获取这个字符串的所有可能字串,遍历这些字串,因为是求最大长度,所以可以优化为,从最长字串开始搜索,如果在所有字符串中都有该子串,或者该子串的反转,就满足题意。
AC代码:

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<string>'
#include<cstring>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=105;

string a[maxn];

bool cmp(string a,string b){
    return a.length()<b.length();
}

bool charge(string s,int n){


    string tmp=s;
    reverse(s.begin(),s.end());
    for(int i=0;i<n;i++){

        if(a[i].find(s)==-1&&a[i].find(tmp)==-1){

            return false;
        }
    }
    return true;
}
int main()
{
    int T;
    int n;
    scanf("%d",&T);
    vector<string> substrs;
    string sstr;//shortest str
    string tmp;
    while(T--){

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

            cin>>a[i];
        }
        sort(a,a+n,cmp);

        sstr=a[0];
        int len=sstr.length();

        for(int i=0;i<len;i++){

            for(int j=i+1;j<=len;j++){

                tmp=sstr.substr(i,j-i);
                substrs.push_back(tmp);
            }
        }
        sort(substrs.begin(),substrs.end(),cmp);
        int ans=0;
        for(int i=substrs.size()-1;i>=0;i--){

            if(charge(substrs[i],n)){

                ans=substrs[i].length();
                break;
            }
        }

        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
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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