百度面试题:POJ 2192

本文介绍如何使用动态规划解决POJ2192问题,即判断字符串C是否能由A和B的字符按原顺序组合而成。通过定义dp[i][j]来表示A的前i个字符与B的前j个字符是否能组成C的前(i+j)个字符,并给出DP和DFS两种实现方式。

百度二面的时候有一道题目没有答上来,回来一查,原来是POJ上的原题,是一个DP问题,当时有向这方面想,但始终没有找出重叠子问题,网上看到别人定义的子问题,感觉真心简单,关键看是否能找出子问题了,这个积累不是一时半日的,自己还是太菜。刚刚到POJ上AC了这道题,附题目链接:

POJ 2192: http://poj.org/problem?id=2192

题意:就是给定三个字符串A,B,C;判断C能否由AB中的字符组成,同时这个组合后的字符顺序必须是A,B中原来的顺序,不能逆序;例如:A:mnl,B:xyz;如果C为mnxylz,就符合题意;如果C为mxnzly,就不符合题意,原因是z与y顺序不是B中顺序。

DP求解:定义dp[i][j]表示A中前i个字符与B中前j个字符是否能组成C中的前 (i+j) 个字符,如果能标记true,如果不能标记false;

有了这个定义,我们就可以找出状态转移方程了,初始状态dp[0][0] = 1:

1
2
dp[i][j] = 1 如果 dp[i-1][j] == 1 && C[i+j-1] == A[i-1]
dp[i][j] = 1 如果 dp[i][j-1] == 1 && C[i+j-1] == B[j-1]

代码如下:

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#include<iostream>
using namespace std;
char A[201];
char B[201];
char C[401];
int N; /* 测试次数 */
/* dp[i][j] 表示A前i个字符与B前j个字符
   是否能构成C前i+j个字符
*/
short int dp[201][201];
int main()
{
    scanf("%d", &N);
    for(int k = 1; k <= N; ++k)   /* N个测试用例 */
    {
        memset(dp,0,sizeof dp);
        scanf("%s %s %s", A, B, C);
        int lenA = strlen(A);
        int lenB = strlen(B);
        dp[0][0] = 1;
        for(int i = 0; i <= lenA; ++i)
        {
            for(int j = 0; j <= lenB; ++j)
            {
                if(i > 0 && (dp[i-1][j] == 1) && (C[i+j-1] == A[i-1]))
                {
                    dp[i][j] = 1;
                }
                if(j > 0 && (dp[i][j-1] == 1) && (C[i+j-1] == B[j-1]))
                {
                    dp[i][j] = 1;
                }
            }
        }
        printf("Data set %d: %s\n", k, dp[lenA][lenB] ? "yes" : "no");
    }
    return 0;
}

参考资料中有用DFS实现这个题目的,DFS真心强大啊@HFC,sigh,修炼啊修炼。

DFS代码如下:

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#include<iostream>
using namespace std;
char A[201];
char B[201];
char C[401];
int N; /* 测试次数 */
int DFS(int x, int y)
{
    if(x == -1 && y == -1)
        return 1;
    if(x >= 0 && A[x] == C[x+y+1])
    {
        if(DFS(x-1,y))
            return 1;
    }
    if(y >= 0 && B[y] == C[x+y+1])
    {
        if(DFS(x,y-1))
            return 1;
    }
    return 0;
}
int main()
{
    scanf("%d", &N);
    for(int k = 1; k <= N; ++k)   /* N个测试用例 */
    {
        scanf("%s %s %s", A, B, C);
        printf("Data set %d: %s\n", k, DFS(strlen(A)-1,strlen(B)-1) ? "yes" : "no");
    }
    return 0;
}

以上代码均在POJ验证过,本文相关代码可以到这里下载

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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