LeetCode 38. Count and Say

本文提供了一种解决LeetCode第38题Count and Say的方法,使用C++实现,通过迭代更新字符串来得到问题的答案,并讨论了int转string的不同方式。

LeetCode 38. Count and Say

Solution1:我的答案
【C++】int转换为string的两种方法(to_string、字符串流)
怎么这么慢。。。
关于该问题的一个比较深入的分析连接:http://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/3776356.html

class Solution {
public:
    string countAndSay(int n) {
        string res = "1";
        if (n == 1) return res;
        else {
            for (int i = 1; i < n; i++) {
                string temp = "";
                int slow = 0, fast = 0;
                while (fast < res.size()) {
                    while (res[slow] == res[fast]) 
                        fast++;
                    temp = temp + to_string(fast - slow) + res[slow];
                    slow = fast;
                }
                res = temp;
            }
        }
        return res;
    }
};
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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