有两个字符串a,b。假设a="ab",b="cd",判断字符串c="acbd"是属于a、b的组合。满足组合后a、b的内部顺序均不变。...

本文探讨了字符串匹配算法中的递归实现方式,通过检查字符串序列来验证它们之间的关系,包括空字符串、相等字符串以及不同起始字符的匹配情况。
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;

int check(string a,string b,string c)
{
int lena=a.length();
int lenb=b.length();
int lenc=c.length();
if(lenc!=(lena+lenb))return 0;

if(a=="")
{
if(b==""&&c=="")return 1;
else if(b!=""&&c!="")
{
for(int i=0;i<lenb;i++)
{
if(b.at(i)!=c.at(i))return 0;
}
return 1;
}
else return 0;
}
else if(b=="")
{
if(c=="")return 0;
else
{
for(int i=0;i<lena;i++)
{
if(a.at(i)!=c.at(i))return 0;
}
return 1;
}
}
else
{
if(a.at(0)==c.at(0)&&b.at(0)!=c.at(0))
{
return check(a.substr(1),b,c.substr(1));
}
else if(b.at(0)==c.at(0)&&a.at(0)!=c.at(0))
{
return check(a,b.substr(1),c.substr(1));
}
else if(b.at(0)==a.at(0)&&a.at(0)==c.at(0))
{
check(a.substr(1),b,c.substr(1));
return check(a,b.substr(1),c.substr(1));
}
else return 0;
}

}

int main()
{
string a="abc";
string b="cd";
string c="abcdc";
cout<<check(a,b,c)<<endl;

system("pause");
return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yanglf/p/3579969.html

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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