Wildcard Matching

本文介绍了一种实现通配符匹配的算法,该算法支持 '?' 和 '*' 两种通配符,其中 '?' 可以匹配任意单个字符,而 '*' 可以匹配任意长度的字符序列。文章提供了一个 C++ 实现的示例,并通过几个具体案例演示了如何使用该算法进行字符串匹配。

Implement wildcard pattern matching with support for '?' and '*'.

'?' Matches any single character.
'*' Matches any sequence of characters (including the empty sequence).

The matching should cover the entire input string (not partial).

The function prototype should be:
bool isMatch(const char *s, const char *p)

Some examples:
isMatch("aa","a") → false
isMatch("aa","aa") → true
isMatch("aaa","aa") → false
isMatch("aa", "*") → true
isMatch("aa", "a*") → true
isMatch("ab", "?*") → true
isMatch("aab", "c*a*b") → false
class Solution 
{
public:
	bool isMatch(const char *s, const char *p) 
	{
		const char *sl = 0, *pl = 0;
		while(*s != '\0')
		{
			if (*s == *p || '?' == *p)
			{
				s++;
				p++;
			}
			else if ('*' == *p)
			{
				sl = s;
				pl = p;
				p++;
			}
			else if (pl != 0)
			{
				s = ++sl;
				p = pl + 1;
			}
			else
				return false;
		}
		while('*' == *p)
			p++;
		return '\0' == *p;
	}
};

回溯加减枝




内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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