3297: [USACO2011 Open]forgot

本文提供了解决USACO2011Open竞赛中的‘遗忘的密码’问题的算法实现,通过输入字典和部分已知密码信息,找出原始密码。使用暴力DP方法进行求解。

3297: [USACO2011 Open]forgot

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Description

   发生了这么多,贝茜已经忘记了她cowtube密码。然而,她记得一些有用的信息。 
首先,她记得她的密码(记为变量P)长度为L(1 <= L<=1,000)字符串,并可以被分成 
一个或多个词(不一定是唯一的),词来自于字典中NW(1<=NW<=1,000)个独特的词。 
一个词W_i,被定义为一个长度1..20的小写字母序列('a'..'z')。 
她还记得她密码中某些字母的位置。 
请看下面的例子。贝西知道她的密码看起来像"a??l?ban???????"('?'代表一个字母,她不记得), 
她的字典里有下面的词: 

apple 
cow 
farmer 
banana 
bananas 
pies 

贝西有两个可能的密码是的“applebananapies”和“applebananascow”。 
给你字典,贝西记得的字母,请找到她的密码。如果有一个以上的密码是可能的,找到字典序最前的。 

Input

*第1行:两个空格分隔的整数:L和NW 
*第2行:一个字符串,长度为L:P 
*第3..N+2W行:第I+2行包含在字典中的第i个字:W_i

Output

 

*第1行:密码

Sample Input

15 6
a??l?ban???????
apple
cow
farmer
banana
bananas
pies

Sample Output

Applebananapies

HINT

 

Source

Silver

 

题解:看了半天一直还在想着怎么套AC自动机,直到看到了N<=1000这个复杂度,于是感觉暴力DP都能过啦么么哒

 1 /**************************************************************
 2     Problem: 3297
 3     User: HansBug
 4     Language: Pascal
 5     Result: Accepted
 6     Time:1204 ms
 7     Memory:2832 kb
 8 ****************************************************************/
 9  
10 var
11    i,j,k,l,m,n:longint;
12    a,b:array[0..2000] of ansistring;
13    s1:ansistring;
14 function check(x:longint;s2:ansistring):boolean;
15          var i:longint;
16          begin
17               for i:=1 to length(s2) do
18                   if (s1[x+i]<>'?') and (s1[x+i]<>s2[i]) then exit(false);
19               exit(true);
20          end;
21 begin
22      readln(m,n);
23      readln(s1);
24      for i:=1 to n do readln(a[i]);
25      for i:=1 to m do
26          for j:=1 to n do
27              begin
28                   k:=i-length(a[j]);
29                   if (k<0) or ((k<>0) and (b[k]='')) then continue;
30                   if check(k,a[j]) then
31                      begin
32                           if (b[i]='') or (b[i]>(b[k]+a[j])) then b[i]:=b[k]+a[j];
33                           k:=0;
34                      end;
35              end;
36      writeln(b[m]);
37      readln;
38 end.    

 

转载于:https://www.cnblogs.com/HansBug/p/4423541.html

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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