POJ 3267 （DP)

最新推荐文章于 2017-09-14 17:35:50 发布
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本文详细介绍了字符串匹配的两种方式——前缀式和后缀式，并通过实例展示了如何从后向前匹配来高效地找到最长匹配。同时，文章还分享了使用从内部减的思想解决相关问题的策略，如砝码称重问题，并讨论了不同字符串匹配方法的优劣。

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从前向后或者从后向前都行

d[i]表示前i个至少删除多少个字符后可以全用单词匹配成功

或者

d[i]表示i到结尾至少删除。。。。。


d[i] = min{d[i-1]+1, d[j]+N)

或

d[i] = min{d[i+1]+1, d[j]+N)


这题就是怎么去找最长匹配，如果高效找，如果就是从前向后找，那慢死

注意到字符串匹配有两种方式，前缀式和后缀式

这里面就是从后向前匹配。就能找到一个最长的匹配了


还是要把各类问题的思想分类才行。

 

还有使用从里面减的思想。砝码称重问题，见赵剑波的博客


字符串匹配： 前缀式VS后缀式

poj_dp分类
03-13
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poj dp总结，动态规划分类
08-18
### poj dp总结：动态规划分类 #### 概述 动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种在计算机科学和数学中广泛使用的算法策略，用于解决最优化问题。它通过将复杂问题分解为较简单的子问题来求解，并利用这些...
poj3267 dp
02-27 1842
题意：给定字符串msg，再给定W个单词，要求从s中去掉最少的字符后能够被这些单词表示。求最少去掉多少字符。 用d[ i ]表示从msg[ 0...i ]中最少去掉字符的个数, remove [ j, k ] 表示msg[ j ... k ] 中包含了某个单词后去掉的字符个数。 状态转移方程就为 d[ i ] = min ( d[ j - 1] + remove[ j, i ] )，0 i。
POJ3267
FlushHip
06-13 435
Problem: The Cow Lexicon Description: 给你一串字符串和一本字典，问你在该字符串中最少去掉多少个字符才能使得该字符串是由字典中的单词依次组成的。 Solution: dpdp。其实这个dp是很简单的dp。只不过我以前没有怎么接触dp，所以一开始想起来确实有点难度，而且没有注意dp的一些技巧和细节。dp[i]dp[i]表示从0~i最少删除的字符。我开始想的是从字
poj 3267（dp）
hello_fei
08-19 670
点击打开链接 题意： 给你一个字符串和几个单词，求这个字符串最少删去多少个字符，可以由这些单词组成。。 dp[i]=min(dp[i-1]+1,dp[k]+i-k-len[j]) k表示与第j个单词匹配到总串第k个字符。 #include"stdio.h" #include"string.h" #define N 302 int dp[N]; char str[N]; c
poj 3267 简单dp
wyl_zheyang的专栏
03-13 501
/*每天一个dp题，坚持下去你就是高手*/ /*首先这道题是采用逐个匹配*/ /*转移方程 dp[t-1] = min(dp[i-1]+t-i-x,dp[t-1]); dp[i] = min(dp[i-1]+1,dp[i]); */ #include #include #include using namespace std; char str[10000],dir[1000][100
POJ 3267 java实现
gemeipinzu的博客
09-14 322
POJ 3267 java实现 import java.util.Scanner; public class Main3267 { //poj3267 static int W, L; static char[] message; static int[] dp; static int Min(int a, int b) { if (a > b) {
poj 3267 the cow lexicon
mars_ch的博客
03-04 339
戳这里原题大致题意：给你w个单词和长度为l的字符串，问在字符串中删除多少个字符可以使其匹配到单词序列。嗯然后是dp。开dp[i]记录在第i位及之前要删除多少字符，已知找到dp[i],初始状态dp【l】=0，然后从后往前扫输入的字符串。这个时候，dp方程有两种 ： dp【i】=dp【i+1】+1；(不能匹配） 和 dp【i】=min（dp【i】，dp[pm]+(pm-i)+len);第一个方程
POJ 3267 The Cow Lexicon 简单dp
弱智就要多努力
03-24 421
题目：http://poj.org/problem?id=3267题意：给定w个字符串，再给定一个长度为l的字符串（设为str），问使用之前的w个字符串去匹配str，str中多余的字符最少有多少个，其中w个字符串可以重复使用。思路：定义dp[i]为从str[i]至str[l-1]中多余字符的最少个数，对于当前位置str[i]，当w中某个字符串与str匹配时，那么dp[i] = min(dp[i],
POJ 3280 DP
SiriusRen的博客
09-29 1086
题意： 思路： DP f[i][j]表示把i到j变成回文串的最少代价f[start][end]=f[start+1][end]+min(node[a[start]].del,node[a[start]].add); f[start][end]=min(f[start][end],f[start][end-1]+min(node[a[end]].add,node[a[end]].del)
POJ3267-The Cow Lexicon(dp)
Yorozuya
09-08 297
POJ3276 原题链接:http://poj.org/problem?id=3267 The Cow Lexicon Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 10896   Accepted: 5214 Description Few kno
POJ 1946 DP
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折腾了一晚上 明天再写。。 2016.5.17 23:59 -> ->#include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; int f[31][101][101],n,e,d,ans=9999; int main(){ scanf("%d%d%d",&n,&e,&d);
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根据标题“poj 1191 经典dp 源代码”和描述中的信息，可以推测此题目是一个经典的动态规划问题。题目要求通过划分一个二维矩阵为多个不重叠的矩形区域，使得每个矩形区域的平均值与整体平均值之差的平方和最小。这个...
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qt5-qtcanvas3d-5.12.5-3.el8.tar.gz
08-19
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sox-14.4.2.0-29.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
【直流微电网】基于预设性能控制的DC/DC升压转换器复合控制策略设计：稳定恒功率负载电压跟踪（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究，提出了一种复合预设性能控制策略。首先，通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型，然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法，设计了具有预设性能的复合非线性控制器，确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制，并分析了它们的优缺点。最后，通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群：从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师，以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标：①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景；②旨在实现快速稳定的电压跟踪，同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力；③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现，还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程，便于读者理解和实践。此外，文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围，为实际工程项目提供了有价值的参考。
光学成像基于偏振敏感强度衍射断层扫描的三维各向异性成像技术研究：PS-IDT在复杂散射样品中的应用与优化（含详细代码及解释）
最新发布
08-19
内容概要：该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描（PS-IDT）的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品，利用矢量多层光束传播模型（MSBP）和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描，能够处理多重散射样品，并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验，并提供了Python代码实现，包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群：具备一定光学成像和编程基础的研究人员，尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标：①研究复杂散射样品（如生物组织、复合材料）的三维各向异性结构；②开发新型偏振敏感成像系统，提高成像分辨率和对比度；③验证和优化计算成像算法，应用于实际样品的高精度成像。 其他说明：PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势，如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而，该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向，如采用更高数值孔径（NA）物镜、引入深度学习超分辨率技术等，以进一步提升成像质量和效率。此外，文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具，便于理解和应用该技术。
qt5-qtdeclarative-5.15.2-2.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
拔河dppoj
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1. 定义数组 `dp`，其中 `dp[i]` 表示是否存在一种组合方式使其重量恰好等于 \( i \)。 2. 初始化 `dp[0] = true`，表示重量为零的情况总是可行。 3. 遍历每个人的重量 \( w_i \)，更新 `dp` 数组的状态。 4. 找到...
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