快乐的“g”

描述:

一条字符串中,如果包含“g”字符且该“g”的左边或右边也是“g”,那我们认为它是快乐的“g”。写一个方法,判断这条字符串中的“g”是否快乐,如果所有”g”都快乐,返回true,否则返回false。输入的字符串中仅包含数字,小写字母及空格。

例如:

str = “gg0gg3gg0gg”, 返回 true.

str = “gog”, 返回 false.

CodeWar:

const gHappy = str => !/([^g]|^)g([^g]|$)/.test(str)
function gHappy(str) {
  let arr = str.split('');
  let result = true;

  for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
    if (arr[i] === 'g') {
      if (arr[i - 1] === 'g' || arr[i + 1] === 'g') {
        result = result && true;
      } else {
        result = result && false;
        break;
      }
    }
  }

  return result;
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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