HDU 4632 Palindrome subsequence(区间dp)

本文深入探讨了AI音视频处理领域中的视频分割与语义识别技术,介绍了视频分割的基本概念、算法及其应用,并详细阐述了语义识别在不同场景下的实现方法,包括自动驾驶、AR增强现实等领域的应用实例。

Palindrome subsequence

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Problem Description
In mathematics, a subsequence is a sequence that can be derived from another sequence by deleting some elements without changing the order of the remaining elements. For example, the sequence <A, B, D> is a subsequence of <A, B, C, D, E, F>.
(http://en.wikipedia.org/wiki/Subsequence)

Given a string S, your task is to find out how many different subsequence of S is palindrome. Note that for any two subsequence X = <S x1, S x2, ..., S xk> and Y = <S y1, S y2, ..., S yk> , if there exist an integer i (1<=i<=k) such that xi != yi, the subsequence X and Y should be consider different even if S xi = S yi. Also two subsequences with different length should be considered different.
 

Input
The first line contains only one integer T (T<=50), which is the number of test cases. Each test case contains a string S, the length of S is not greater than 1000 and only contains lowercase letters.
 

Output
For each test case, output the case number first, then output the number of different subsequence of the given string, the answer should be module 10007.
 

Sample Input
  
4 a aaaaa goodafternooneveryone welcometoooxxourproblems
 

Sample Output
  
Case 1: 1 Case 2: 31 Case 3: 421 Case 4: 960
 

Source
 




/*
题意:问一个字符串的会问序列有多少个
    dp[i][j]=(dp[i][j-1]+dp[i+1][j]-dp[i+1][j-1]);
    if(c[i]==c[j]) 那么加上中间的dp[i+1][j-1],因为可以和i,j形成新的
    还要加上  1  (i 和  j 形成字符串)


*/

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>

#define L(x) (x<<1)
#define R(x) (x<<1|1)
#define MID(x,y) ((x+y)>>1)

#define bug printf("hihi\n")

#define eps 1e-8
typedef __int64 ll;

using namespace std;

#define mod 10007
#define INF 0x3f3f3f3f
#define N 1005

int dp[N][N];
int len;
char c[N];

int main()
{
   int i,j,t,ca=0;
   scanf("%d",&t);
   while(t--)
   {
       scanf("%s",c);
       len=strlen(c);
       memset(dp,0,sizeof(dp));
       for(i=0;i<len;i++)
          dp[i][i]=1;

       for(i=len-1;i>=0;i--)
         for(j=i+1;j<len;j++)
         {
            dp[i][j]=(dp[i+1][j]+dp[i][j-1]-dp[i+1][j-1]+mod)%mod;
            if(c[i]==c[j])
                dp[i][j]=(dp[i][j]+dp[i+1][j-1]+1+mod)%mod;
         }
         printf("Case %d: %d\n",++ca,(dp[0][len-1]+mod)%mod);
   }
   return 0;
}


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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