Parencodings 1068

Description

Let S = s1 s2...s2n be a well-formed string of parentheses. S can be encoded in two different ways:
q By an integer sequence P = p1 p2...pn where pi is the number of left parentheses before the ith right parenthesis in S (P-sequence).
q By an integer sequence W = w1 w2...wn where for each right parenthesis, say a in S, we associate an integer which is the number of right parentheses counting from the matched left parenthesis of a up to a. (W-sequence).

Following is an example of the above encodings:
	S		(((()()())))

	P-sequence	    4 5 6666

	W-sequence	    1 1 1456

Write a program to convert P-sequence of a well-formed string to the W-sequence of the same string.

Input

The first line of the input contains a single integer t (1 <= t <= 10), the number of test cases, followed by the input data for each test case. The first line of each test case is an integer n (1 <= n <= 20), and the second line is the P-sequence of a well-formed string. It contains n positive integers, separated with blanks, representing the P-sequence.

Output

The output file consists of exactly t lines corresponding to test cases. For each test case, the output line should contain n integers describing the W-sequence of the string corresponding to its given P-sequence.


思路:source为输入,delta为匹配了该右括号之后,该右括号之前还有多少个左括号没匹配,result保存结果。

若delta[i]>=0,说明该距离上个右括号之前就有未匹配的左括号,故result[i]=0

若delta[i] < 0,说明要往前遍历,找到第一个delta不为0的右括号。

#include<iostream>
using namespace std;
int source[21];
int delta[21];
int result[21];
int main(){
    int total_case;
    cin>>total_case;
    source[0] = 0;
    while(total_case--){
        int total_nums,j;
        cin>>total_nums;
        for(int i = 1; i <= total_nums;i++){
            cin>>source[i];
            delta[i] = source[i]-source[i-1]-1;
        }
        for(int i = 1; i <= total_nums;i++){

            if(delta[i] == -1){
                for(j = i-1; j >= 0; j--){
                    if(delta[j] > 0)
                        break;
                }
                result[i] = i-j+1;
                delta[j]--;
            }else{
                result[i] = 1;
            }
        }
        for(int i = 1; i <= total_nums;i++){
            cout<<result[i]<<" ";
        }
        cout<<endl;
    }
}


内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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