求字符串2是是否是字符串1的字串

本文介绍了一个通用模板匹配算法,该算法用于判断一个字符串是否为另一个字符串的子串。通过距离计算和迭代比较的方式实现了字符串匹配的功能。

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求字符串2是是否是字符串1的字串

template<typename T>
T my_search(T first1, T last1, T first2, T last2)
{
    int d1 = distance(first1, last1);
    int d2 = distance(first2, last2);
    if(d1 < d2)
    return last1;
    
    T current1 = first1;
    T current2 = first2;
    while(current2 != last2)
    {
        if(*current1 = *current2)
        {
            ++current1;
            ++current2;
        }
        else
        {
            if(d1 == d2)
            {
                return last1;
            }
            else
            {
                current1 = ++first1;
                current2 = first2;
                --d1;
            }
        }
    }
    return first1;
}

 

posted on 2014-05-04 11:00 yi_meng 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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