A+subsequence+of+a+number+is+a+series+of+(not+necessarily+contiguous)+digits+of+the+number.+For+exam

时间: 2023-11-06 20:09:12 浏览: 93
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动态规划解决最长子序列问题+背包问题实验报告

你的问题是：A+subsequence+of+a+number+is+a+series+of+(not+necessarily+contiguous)+digits+of+the+number.+For+exam。这不是一个完整的问题，它似乎被截断了。请问你想问什么？ 如果你想问的是什么是数字的子序列，那么数字的子序列是指从原数字中选出一些数字，这些数字不一定要相邻，但它们在原数字中的相对顺序必须与原数字中的相对顺序相同。 如果你有其他问题，请继续提出。
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For an array of integers [a1,a2,…,an], let's call the value |a1−a2|+|a2−a3|+⋯+|an−1−an| the contrast of the array. Note that the contrast of an array of size 1 is equal to 0 . You are given an array of integers a . Your task is to build an array of b in such a way that all the following conditions are met: b is not empty, i.e there is at least one element; b is a subsequence of a, i.e b can be produced by deleting some elements from a (maybe zero); the contrast of b is equal to the contrast of a . What is the minimum possible size of the array b ? Input The first line contains a single integer t (1≤t≤104 ) — the number of test cases. The first line of each test case contains a single integer n (1≤n≤3⋅105) — the size of the array a . The second line contains n integers a1,a2,⋅,an (0≤ai≤109 ) — elements of the array itself. The sum of n over all test cases doesn't exceed 3⋅105.

题意简述： 给定一个长度为 $n$ 的整数数组 $a$，求该数组的一个非空子序列 $b$，使得 $b$ 的对比度与 $a$ 的对比度相等。对比度的定义为 $|a_1 - a_2| + |a_2 - a_3| + \cdots + |a_{n-1} - a_n|$。...

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Design an algorithm to find the longest palindrome(回文) subsequence for a given string S. A subsequence is a sequence that can be derived from a string by deleting some chars without changing the order of the remaining ones. A palindrome is a symmetrical string, that is, a string read identically from left to right as well as from right to left. For example, one longest palindrome subsequence of string “DABBEAF” is “ABBA”, whose length is 4. ( NOTICE: You’re NOT allowed to use the algorithm for Longest Common Subsequence problem! )

def longest_palindrome_subsequence(s): n = len(s) dp = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): dp[i][i] = 1 for i in range(n-1, -1, -1): for j in range(i+1, n): if s[i] == s[j]: dp[i][j...

Given a string, find  the longest substring without repeating characters. Examples: Given “abcabcbb”, the answer is “abc”, which the length is 3. Given “bbbbb”, the answer is “b”, with the length of 1. Given “pwwkew”, the answer is “wke”, with the length of 3.  Note that the answer must be a substring, “pwke” is a subsequence and not a substring. 输入 a sevral lines of string. 输出 the longest substring without repeating characters for each given string. 样例输入 Copy abcabcbb bbbbb pwwkew 样例输出 Copy abc b wke

给定一串字符串，寻找它们中不含有重复字符的最长子串。例如：给定“abcabcbb”，答案是“abc”，长度为3；给定“bbbbb”，答案是“b”，长度为1；给定“pwwkew”，答案是“wke”，长度为3（注意，答案必须是子串，...

Traditional network security situation prediction methods depend on the accuracy of historical situation value. Moreover, there are differences in correlation and importance among various network security factors. In order to solve these problems, a combined prediction model based on the temporal convolution attention network (TCAN) and bi-directional gate recurrent unit (BiGRU) network optimized by singular spectrum analysis (SSA) and improved quantum particle swarm optimization algorithm (IQPSO) was proposed. This model was first decomposed and reconstructed into a series of subsequences through the SSA of network security situation data. Next, a prediction model of TCAN-BiGRU was established for each subsequence, respectively. The TCN with relatively simple structure was used in the TCAN to extract features from the data. Besides, the improved channel attention mechanism (CAM) was used to extract important feature information from TCN. Afterwards, the before-after status of the learning situation value of the BiGRU neural network was used to extract more feature information from sequences for prediction. Meanwhile, an improved IQPSO was proposed to optimize the hyper-parameter of the BiGRU neural network. Finally, the prediction results of subsequence were superimposed to obtain the final predicted value. In the experiment, on the one hand, the IQPSO was compared with other optimization algorithms; and the results showed that the IQPSO has better optimization performance; on the other hand, the comparison with traditional prediction methods was performed through the simulation experiment and the established prediction model; and the results showed that the combined prediction model established has higher prediction accuracy.

答：基于时间卷积注意网络（TCAN）和双向门驱动单元（BiGRU）网络，结合奇异谱分析（SSA）和改进量子粒子群优化算法（IQPSO）的联合预测模型，解决了传统网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性，以及各网络...

Given a sequence of unique elements, a permutation of the sequence is a list containing the elements of the sequence in arbitrary order. For example, [2, 1, 3], [1, 3, 2], and [3, 2, 1] are some of the permutations of the sequence [1, 2, 3]. [] is the only permutations of []. Implement permutations, a generator function that takes in a sequence seq and returns a generator that yields all permutations of seq. Permutations may be yielded in any order. Note that the doctests test whether you are yielding all possible permutations, but not the order. The built-in sorted function takes in an iterable object and returns a list containing the elements of the iterable in non-decreasing order.

Otherwise, it iterates over the indices of the sequence and recursively generates permutations of the subsequence obtained by removing the element at the current index. For each such subsequence ...

Write a code to implement the Longest Common Subsequence (LCS) between the following two sentences. The output of your program should show the length of LCS. (1) THE RAIN WAS STARTED LAST NIGHT. TODAY THE WEATHER BECOME BETTER AND SEEMS MORE FREASH. WE SHOULD CARE TO KEEP TAKING WARM CLOTH. (2) THESE DAYS THE CLIMATE CHANGE OF EARTH BECOME A CHALLENGE TO THE HUMAN. THE SCIENTISTS ARE TRYING TO PROPOSE SOME WAYS TO COME OVER THIS CLIMATE CHANGE

Here's the Python code to implement the LCS between the two given sentences: python def lcs(s1, s2): m = len(s1) n = len(s2) dp = [[0 for j in range(n+1)] for i in range(m+1)] for i in range(1...

def getMinLpDistance(subsequence, timeSeries): min = sys.float_info.max l1 = len(subsequence) l2 = len(timeSeries) for i in range(0, l2 - l1 + 1): dist = 0.0 for j in range(0, l1): dist = dist + pow(subsequence[j] - timeSeries[i + j],2) if dist >= min: break if dist < min: min = dist return np.sqrt(min / l1)

其中，subsequence 是一个子序列，timeSeries 是另一个序列。 算法的步骤如下： 1. 初始化最小距离为正无穷。 2. 计算两个序列的长度。 3. 在 timeSeries 中枚举长度为 l1 的子序列。 4. 对于每个枚举到的...

帮我用c语言写一段代码，要求：函数名为char *find_nth_subcs；形式参数为const char *s, Uint sLen, const char *subcs, Uint subcsLen, int n, Bool l2r；Find the nth occurrence of a subsequence in a CS. Searching direction is chosen by a parameter.；

以下是符合您要求的 C 语言代码： char *find_nth_subcs(const char *s, Uint sLen, const char *subcs, Uint subcsLen, int n, Bool l2r) { int i, j, count; if (l2r) { // 从左到右查找 ...

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“alternating subsequence” 可以翻译成“交替子序列”，它是指一个序列中相邻元素的符号是交替出现的子序列。例如，序列 1, -2, 3, -4, 5, -6 中，子序列 -2, 3, -4 是一个交替子序列。

bool isSubsequence(string s, string t) { int i = 0, j = 0; while (i < s.size() && j < t.size()) { if (s[i] == t[j]) { j++; } i++; } return j == t.size(); }运行时间太长了

这段代码的时间复杂度为 $O(m+n)$，其中 $m$ 和 $n$ 分别为字符串 $s$ 和 $t$ 的长度。如果两个字符串的长度都非常大，这段代码的运行时间会很长。 优化思路：可以使用二分查找来优化这段代码，将字符串 $t$ 中的每...

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