HDU 1022—Train Problem I

本文介绍了一种使用栈的数据结构实现字符串匹配的算法。该算法通过对比两个字符串中的字符,并利用栈来辅助判断匹配情况,以此来确定两个字符串是否匹配。文章通过具体的代码实现展示了算法的工作流程。

题目链接Train Problem I

思路:现将串1当前位置的元素放入stack中,再在stack中循环判断是否与串2当前(此当前需要与串1区分开来)相等,是:则继续循环并且位置加1,否:则跳出循环进行外圈大循环。这样一来则可判断Yes or No,若Yes则用刚才的方法直接在适当的位置上输出in或out,若No则直接输出。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<stack>
using namespace std;
int main()
{
	stack<char>s;
	int n;
	string str1,str2;
	while(cin>>n)
	{
		int j=0;
		cin>>str1>>str2;
		while(!s.empty())s.pop();
		for(int i=0;i<str1.length();i++)
		{
//			cout<<"str1["<<i<<"]="<<str1[i]<<" str2["<<j<<"]="<<str2[j]<<endl;
//			cout<<"把str1["<<i<<"]="<<str1[i]<<"放入stack中"<<endl;
			if(i<str1.length())s.push(str1[i]);
			while(!s.empty()&&s.top()==str2[j])
			{
//				cout<<"s.top="<<s.top()<<" str2["<<j<<"]="<<str2[j]<<endl;
				s.pop();
				j++;
			}
		}
		if(!s.empty())
		{
			cout<<"No."<<endl<<"FINISH"<<endl;
//			while(!s.empty())
//			{
//				cout<<s.top()<<endl;
//				s.pop();
//			}
		}
		else
		{
			j=0;
			cout<<"Yes."<<endl;
			for(int i=0;i<str1.length();i++)
			{
				if(i<str1.length())
				{
					s.push(str1[i]);
					cout<<"in"<<endl;
				}
				while(!s.empty()&&s.top()==str2[j])
				{
					s.pop();
					j++;
					cout<<"out"<<endl;
				}
			}
			cout<<"FINISH"<<endl;
		}
	}
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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