474. Ones and Zeroes

题目:


In the computer world, use restricted resource you have to generate maximum benefit is what we always want to pursue.

For now, suppose you are a dominator of m 0s and n 1s respectively. On the other hand, there is an array with strings consisting of only 0s and 1s.

Now your task is to find the maximum number of strings that you can form with given m 0s and n 1s. Each 0 and 1 can be used at most once.

Note:

  1. The given numbers of 0s and 1s will both not exceed 100
  2. The size of given string array won't exceed 600.

Example 1:

Input: Array = {"10", "0001", "111001", "1", "0"}, m = 5, n = 3
Output: 4

Explanation: This are totally 4 strings can be formed by the using of 5 0s and 3 1s, which are “10,”0001”,”1”,”0”

Example 2:

Input: Array = {"10", "0", "1"}, m = 1, n = 1
Output: 2

Explanation: You could form "10", but then you'd have nothing left. Better form "0" and "1".


翻译:

在计算机世界中,使用有限的资源,你必须产生最大的利益是我们一直想追求的。
现在,假设你是一个支配M 0和1分别。另一方面,有一个只有0和1组成的字符串数组。
现在你的任务是找到可以形成了M 0和1的最大字符串数。每0和1可以用在最一次。
注:
给定数字0和1都将不超过100
给定字符串数组的大小不会超过600。
例1:
输入:数组= {“10”,“0001”,“111001”,“1”,“0”},m = 5,N = 3
输出:4
说明:这是4个字符串可以由5个0和3 1秒的使用形成的,这是“10”,“0001”、“1”、“0”
例2:
输入:数组= {“10”,“0”,“1”},m = 1,N = 1
输出:2
说明:你可以形成“10”,但是你什么都没有了。更好地形成“0”和“1”。


解题代码:

#include<iostream>
#include<vector>
#include<string>

using namespace std; 

class Solution {
public:
    int findMaxForm(vector<string>& strs, int m, int n) {

        vector< vector<int> > dp(m+1, vector<int>(n+1,0));
		int zeros ,ones ;
		for(int i = 0; i< strs.size(); i++) {
			zeros = ones = 0;
			for(int j = 0; j < strs[i].length(); j++) {
				if(strs[i][j] == '0') zeros++;
				else ones++;
			}
			
			for(int a = m; a >= zeros; a--) {
				for(int b = n; b >= ones; b--) {
					dp[a][b] = max( dp[a][b], dp[a-zeros][b-ones]+1 );//一定要从后往前,否则一旦小范围的被赋值,更大范围的会再次赋值累积到很多会发生错误
					 
				}
			}
			
			
		} 
		return dp[m][n];
    }
};

int main() {
	string strs[] = {"10", "0001", "111001", "1", "0"};
	vector<string> v(strs,strs+ 5);
	Solution s;
	cout << s.findMaxForm(v, 5, 3) <<endl;
}


题目状态:

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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