蓝桥杯刷题day09——霓虹【算法赛】

博客介绍了蓝桥杯算法比赛中关于霓虹灯牌数字变化的问题,探讨了如何计算数字变化过程中灯管状态变化的数量。通过解析和Python代码展示了利用集合差集运算解决该问题的方法,并给出了样例输入、输出及其解释。

一、问题描述

晚上,小蓝正无聊的走在大路上,小蓝所在的街区是—个带有赛博朋克风格的街区。
他抬头—看,看到了很多霓虹灯牌。在其中的某一个店铺前,挂着一排的数字灯牌,每一个数字的显示都依靠7段LED管,亮着的灯管组成数字,具体来说如下图所示:

小蓝刚学过数字电路,他知道具体的工作原理如下:

在思考的过程中,他发现数字发生了变化。他想要知道,在数字变化的过程中,总共有多少根灯管的状态产生了变化?
例如,从显示数字0到显示数字6,会有一个灯管熄灭,一个灯管点亮,那么总共有两根灯管发了变化。具体来说,当前的数字串是A,—秒钟之后,数字串变成了B,小蓝想知道,在数字跳转的过程中,有多少个灯管的状态发生了变化。
输入格式
输入共两行,包含两个等长字符串。
第一行包含一个字符串s(s|≤10),代表—开始的数字串。
第二行包含一个字符串T(T≤10),代表跳变后的数字串。
输出格式
1个整数,代表跳变过程中变化的灯管数量。

样例输入
01 
56 
样例输出

说明
跳变过程如题干中的图片。
0→5变化了3根灯管,1→6变化了6根灯管,共变化9根灯管。

二、解析

计算数字跳变过程中灯管状态发生变化的数量。主要使用集合的差集运算来计算灯管状态的变化数量。

首先,我们需要明确每个数字对应的LED灯管是如何点亮的。数字0-9每个都有不同的灯管组合,因此我们需要建立一个映射关系来知道每个数字亮起了哪些灯管。这通

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,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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