LeetCode: Simplify Path

本文介绍了一种使用C++实现的简化文件路径算法。通过分析路径字符串,并利用'/'作为分隔符来处理路径中的特殊符号如'..'和'.',最终达到规范化的路径表达。文章还提供了一个高效的代码实现方案。

思路:参考网上的讨论,用'/'作为分隔符,得到一系列子字符串 substr,有以下几种情况:

1)substr == "..",则表示需要返回上一级目录;

2)substr == "."或者 substr == "",不要做任何改变;

3)其他情况,则依次叠加表示的目录。

code:

class Solution {
public:
    string simplifyPath(string path) {
        string ret;
        vector<string> temp;
        string s;
        path += "/";
        int n = path.length();
        for(int i = 0 ;i < n;i++){
            if(path[i] == '/'){
                if(s.empty() || s == "."){
                    s = "";
                    continue;
                }
                else{
                    if(s == ".."){
                      if(!temp.empty())
                         temp.pop_back();
                    }
                    else
                        temp.push_back(s);
                }
                s = "";
            }
            else{
                s += path[i];
            }
        }
        for(int i = 0;i < temp.size();i++){
            ret += "/";
            ret += temp[i];
        }
        if(ret.length() == 0) ret = "/";
        return ret;
    }
};

我这里写复杂了,这篇博客有简洁的写法:

http://blog.youkuaiyun.com/maverick1990/article/details/23275051 




六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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