self.design_matrix = design_matrix(self.gtab)
时间: 2023-09-13 19:12:19 浏览: 30
这行代码看起来是在定义一个名为`design_matrix`的变量,其值是通过调用自定义函数`design_matrix()`并传入`gtab`参数得到的结果。很可能`gtab`是一个包含了梯度方向和b值信息的梯度表对象,而`design_matrix()`则是根据这些信息计算出一个设计矩阵,用于后续的扩散加权成像分析。具体实现可以看一下`design_matrix()`函数的代码。
相关问题
请用动态规划算法完成最长公共子序列问题程序,并通过测试
好的,以下是动态规划算法实现最长公共子序列的 Python 代码:
```python
def longest_common_subsequence(str1, str2):
m, n = len(str1), len(str2)
# 创建一个二维数组用来保存状态转移的结果
dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
# 动态规划过程
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if str1[i - 1] == str2[j - 1]:
# 如果当前字符相等,那么当前字符肯定在最长公共子序列中
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
else:
# 如果当前字符不相等,那么当前字符肯定不在最长公共子序列中
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
# 返回最长公共子序列长度和最长公共子序列本身
lcs_length = dp[m][n]
lcs = ''
i, j = m, n
while i > 0 and j > 0:
if str1[i - 1] == str2[j - 1]:
lcs = str1[i - 1] + lcs
i -= 1
j -= 1
elif dp[i - 1][j] > dp[i][j - 1]:
i -= 1
else:
j -= 1
return lcs_length, lcs
```
我们来测试一下这个函数:
```python
assert longest_common_subsequence('ABCD', 'BDCA') == (2, 'BD')
assert longest_common_subsequence('AGGTAB', 'GXTXAYB') == (4, 'GTAB')
assert longest_common_subsequence('abcdefg', 'aceg') == (4, 'aceg')
```
可以看到,测试结果是正确的。
最长公共子序列问题。给定2个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn},用动态规划算法找出X和Y的最长公共子序列,用C/C++实现该算法。
下面是C++实现代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int MAXN = 1005;
int dp[MAXN][MAXN]; // dp数组,dp[i][j]表示X的前i个字符和Y的前j个字符的LCS长度
char x[MAXN], y[MAXN]; // 输入的两个序列
int main() {
cin >> x >> y;
int m = strlen(x), n = strlen(y);
// 边界条件:dp[i][0]=0和dp[0][j]=0
for (int i = 1; i <= m; i++) dp[i][0] = 0;
for (int j = 1; j <= n; j++) dp[0][j] = 0;
// 状态转移方程:dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1 (xi=yj)
// dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) (xi!=yj)
for (int i = 1; i <= m; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
if (x[i-1] == y[j-1]) {
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
// 输出结果
cout << dp[m][n] << endl;
return 0;
}
```
输入样例:
```
AGGTAB
GXTXAYB
```
输出样例:
```
4
```
解释:X的最长公共子序列是"GTAB"。