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字符串例题

京东笔试题  给定一个字符串s,请计算输出含有连续两个s作为子串的最短字符串。注意两个s可能有重叠部分。例如,"ababa"含有两个“aba". 输入描述:  输入包括一个字符串s,字符串长度length(1<=length<=50),s中每个字符都是小写字符。 输出描述:  输出一个字符串,即含有连续两个s作为子串的最短字符串。 示例1  输入:abracadabra  输出:abracadabracadabra  思路:求出原字符串的next数组,假设原字符串长度为n,再求next[n]位置的值,表示后面需要补下标为next else next[i++] = 0; } return next; } } 某歌面试题  在末尾添加最少字符使得原字符串成为回文串  思路:manacher算法变形,当回文右边界R==str.length时,对应的[0,L)翻转过来添加到字符串后面即可 public static char[] manacherString(String

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    A*算法简介及例题

    A*算法和一个例题 A*算法是一种很常用的路径查找和图形遍历算法。它有较好的性能和准确度。今天小编就为大家演示一遍A*算法的运算过程并用A*求解SCIO2005骑士精神的例题。 A*算法 「A *(A-star)」算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是许多其他问题的常用启发式算法。 小编将用先图示演示一遍A*算法的运行过程,再介绍一段A*算法的代码,帮助小伙伴们更好地理解和运用A*。 如下图所示,需要找到从绿色方块出发,到红色方块的最短路径。蓝色区域为不可通行区域,需要绕道。 「第一步:开始搜索」 将起点周围的7个点纳入一个待检查列表A(起点正下方的点不能经过,因此忽略),这里的思想与前文介绍的BFS算法的思路类似。 所以本题我们给普通的BFS加上一个估价函数成为A*,让我们的搜索更加具有「方向性」,就可以大大减少算法的耗时。

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    常用进程调度算法_进程调度算法例题

    (FCFS) 3.短进程优先调度算法(SPF) 4.优先级调度算法 5.时间片轮转调度算法 6.高响应比优先调度算法 7.多级反馈队列调度算法 正文开始 1.前导知识简述 【问】:为什么要进行处理机调度 2.先来先服务调度算法(FCFS) FCFS 调度算法是一种最简单的调度算法,它既可用于作业调度,又可用于进程调度。 3.短进程优先调度算法(SPF) 短作业(进程)优先调度算法是指对短作业(进程)优先调度的算法。 6.高响应比优先调度算法 高响应比优先调度算法是对FCFS调度算法和SPF调度算法的一种综合平衡,同时考虑了每个作业的等待时间和估计的运行时间。 7.多级反馈队列调度算法 多级反馈队列调度算法是时间片轮转调度算法和优先级调度算法的综合与发展,如下图所示。通过动态调整进程优先级和时间片大小,多级反馈队列调度算法可以兼顾多方面的系统目标。

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    c++ LeetCode (初级字符串篇) 九道算法例题代码详解(二)

    一、反转字符串 编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。 五、验证回文字符串 给定一个字符串,验证它是否是回文串,只考虑字母和数字字符,可以忽略字母的大小写。 说明:本题中,我们将空字符串定义为有效的回文串。 注意:假如该字符串中的第一个非空格字符不是一个有效整数字符、字符串为空或字符串仅包含空白字符时,则你的函数不需要进行转换。 在任何情况下,若函数不能进行有效的转换时,请返回 0。 给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串,在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在,则返回  -1。 后面还是会陆续更新leetcode算法篇,也有其他面试教程篇或者网络编程篇之类的。想要的话就关注我把!!!!感谢各位。

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    MATLAB 粒子群算法例题与常用模版

    算法优势: 相较于传统算法计算速度非常快,全局搜索能力也很强; PSO对于种群大小不十分敏感,所以初始种群往往设为500-1000,不同初值速度影响也不大; 粒子群算法适用于连续函数极值问题,对于非线性 在粒子群算法的每次迭代中,每个粒子的位置和速度都会更新。 算法的运行参数 PSO算法一个最大的优点是不需要调节太多的参数,但是算法中少数几个参数却直接影响着算法的性能和收敛性。 基本粒子群算法有下述7个运行参数需要提前设定: r r r:粒子群算法的种子数,对粒子群算法中种子数值可以随机生成也可以固定位一个初始的数值,要求能涵盖目标函数的范围内。 ; 100:MATLAB命令窗口进行显示的间隔数 2000:最大迭代次数 24:初始化种子数,种子数越多,越有可能收敛到全局最优值,但算法收敛速度慢 2:算法的加速度参数,分别影响局部最优值和全局最优值

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    数据结构KMP_rsa算法例题

    KMP算法配图详解 前言 KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练,但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。 KMP解决的问题类型 KMP算法的作用是在一个已知字符串中查找子串的位置,也叫做串的模式匹配。比如主串s=“university”,子串t=“sit”。现在我们要找到子串t 在主串s 中的位置。 做个小练习吧: 字符串:abcabfabcab中最长相等前后缀是什么呢: 对就是abcab 好了我们现在会求一个字符串的前缀,后缀以及最长相等前后缀了。 这个概念很重要。 所以next[i]=j,含义是:下标为i 的字符前的字符串最长相等前后缀的长度为j。 二是: 表示该处字符不匹配时应该回溯到的字符的下标 next有这两个作用的源头是:之前提到的字符串的最长相等前后缀 想一想是不是觉得这个算法好厉害,从而不得不由衷佩服KMP算法的创始人们。

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    用经典例题轻松帮你搞定贪心算法

    贪心算法概念叙述 ? 运用贪心算法求解问题时,会将问题分为若干个子问题,可以将其想象成俄罗斯套娃,利用贪心的原则从内向外依次求出当前子问题的最优解,也就是该算法不会直接从整体考虑问题,而是想要达到局部最优。 运动贪心算法解决相应问题时会比较简单和高效,省去了寻找全局最优解很多不必要的穷举操作,由于贪心算法问题并没有固定的贪心策略,所以唯一的难点就是找到带求解问题的贪心策略,但毕竟熟能生巧嘛,算法的基本思想总是固定不变的 贪心算法求解步骤 将问题分解为若干个子问题 找出适合的贪心策略 求解每一个子问题的最优解 将局部最优解堆叠成全局最优解 下面通过利用贪心算法解决四道LeetCode题目,加深一下对贪心算法思想的掌握,其中第一道为 贪心算法和动态规划是原理有些相似的两种算法,同一问题利用不同算法解题的思路、难易程度各不相同,不要相互混淆。

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    进程调度时间片轮转例题_进程调度算法java

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 一、实验目的 (1) 加深对进程的理解 (2) 理解进程控制块的结构 (3) 理解进程运行的并发性 (4) 掌握时间片轮转法进程调度算法 二、实验原理 (1)建立进程控制块 (4)每一个时间片结束输出各进程的进程标识符,CPU运行时间 ,进程所需时间,达到时间,周转时间,以及状态(运行完成或者就绪) 三、实验步骤、数据记录及处理 1.算法流程 本程序中用到抽象数据类型的定义 实现概要设计中定义的主要函数,对主要函数写出核心算法(要求注释);并尽可能画程 序流程图) 本程序写着的就绪队列中放着客户外界输入未到达的进程,所以在进行时间片轮转时要判断当前时间和到达时间,到达时间大于当前时间时才能 Display_PCB(); } 2.运行结果分析 时间片被设置为 2,打印TIME时间时就绪队列和运行完成队列的进程状态 四、总结与体会 通过做本次实验,我模拟了CPU进程调度中的时间片轮转调度算法 时间片轮状调度算法可以实现进程共享CPU。在试验中,我发现时间片不能太大,否则会导致大部分的进程在一个时间片中就能运行完成,不能实现进程对CPU资源的共享。

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