zoj 3818 Pretty Poem

本文介绍了一种用于判断特定字符串模式的算法实现。该算法通过多种循环结构遍历输入字符串,检查是否存在符合预定义模式的子串。具体而言,它首先尝试寻找由两个相等部分组成的五段式结构,然后检查更复杂的三段式结构,确保各部分不相同。这种算法适用于需要识别复杂重复模式的应用场景。

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//AC
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>

using namespace std;

char ch[55];
string str;
int len;

void work(){
    for(int i=1; 3*i+2<=len; i++){
        if((len-3*i) % 2 != 0) continue;
        int j = (len-3*i)/2;
        string A = str.substr(0, i);
        string B = str.substr(i, j);
        if(A == B) continue;
        if(A + B + A + B + A == str){
            puts("Yes"); return;
        }
    }
    for(int i=1; 3*i+4<=len; i++){
        for(int j=1; 3*(i+j)+1<=len; j++){
            int k = len - 3*(i+j);
            string A = str.substr(0, i);
            string B = str.substr(i, j);
            string AB = A + B;
            string C = str.substr(2*(i+j), len-3*(i+j));
            if(A == B || B == C || C == A) continue;
            if(AB + AB + C + AB == str){
                puts("Yes"); return;
            }
        }
    }
    puts("No");
}

int main() {
	int t;
	scanf("%d", &t);
	while (t--) {
		str.clear();
		scanf("%s", ch);
		len = strlen(ch);
		for (int i = 0; i < len; i++)
			if (isalpha(ch[i]))
				str += ch[i];
		len = str.length();
        work();
	}
	return 0;
}

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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