FreeCodeCamp题目之中级算法5(Search and Replace)

本文介绍了一个JavaScript函数,该函数能够对给定的句子执行查找和替换操作,并确保替换后的单词大小写一致。通过具体实例展示了如何使用此函数。

使用给定的参数对句子执行一次查找和替换,然后返回新句子。

第一个参数是将要对其执行查找和替换的句子。

第二个参数是将被替换掉的单词(替换前的单词)。

第三个参数用于替换第二个参数(替换后的单词)。

注意:替换时保持原单词的大小写。例如,如果你想用单词 "dog" 替换单词 "Book" ,你应该替换成 "Dog"。

function myReplace(str, before, after) {
  var bef = before.split('');
  var aft = after.split('');     //将两个单词都拆分成单词数组
  
  if(bef[0] >= 'A' && bef[0] <= 'Z'){     //判断before开头第一个字母是否是大写
    aft[0] =aft[0].toUpperCase();     //toUpperCase函数并不会改变原字符串,所以得用赋值的形式
    after = aft.join('');     //如果是大写,将after的首字母也转换成大写,然后合成新的after字符串
  }
  var newStr = str.replace(before,after);     //用replace函数替换掉目标单词
  return newStr;
}

myReplace("He is Sleeping on the couch", "Sleeping", "sitting");

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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