26、前缀树(Trie):插入、自动补全与优化

前缀树(Trie):插入、自动补全与优化

1. 前缀树插入操作

插入新单词到前缀树与搜索现有单词类似,以下是具体算法步骤:
1. 建立一个名为 currentNode 的变量,算法开始时,它指向根节点。
2. 遍历搜索字符串的每个字符。
3. 当指向搜索字符串的每个字符时,查看 currentNode 是否有以该字符为键的子节点。
4. 如果有,将 currentNode 更新为该子节点,然后回到步骤 2,继续处理搜索字符串的下一个字符。
5. 如果 currentNode 没有与当前字符匹配的子节点,创建这样一个子节点,并将 currentNode 更新为这个新节点。然后回到步骤 2,继续处理搜索字符串的下一个字符。
6. 插入新单词的最后一个字符后,在最后一个节点添加一个 * 子节点,表示该单词结束。

以下是插入单词 “can” 的示例:
- 设置 :将 currentNode 设置为根节点,同时指向字符串的第一个字符 “c”。
- 步骤 1 :根节点有一个 “c” 子键,将该键的值设为 currentNode ,并指向新单词的下一个字符 “a”。
- 步骤 2 :检查 currentNode 是否有键为 “a” 的子节点,有则将其设为

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
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