Leetcode6.ZigZag ConversionZ字形变换

本文介绍了一种将字符串以Z字形排列并按行读取的算法实现。通过示例展示了不同行数下字符串的变化,并提供了C++代码实现。

将字符串 "PAYPALISHIRING" 以Z字形排列成给定的行数:

之后从左往右,逐行读取字符:"PAHNAPLSIIGYIR"

实现一个将字符串进行指定行数变换的函数:

string convert(string s, int numRows);

示例 1:

输入: s = "PAYPALISHIRING", numRows = 3 输出: "PAHNAPLSIIGYIR"

示例 2:

输入: s = "PAYPALISHIRING", numRows = 4 输出: "PINALSIGYAHRPI"

解释:

 

class Solution {
public:
    string convert(string s, int numRows)
    {
        int len = s.size();
        if(len == 0)
            return "";
        if(numRows == 1)
            return s;
        vector<vector<char> > v(len, vector<char>(len, 0));
        int i = 0, j = 0;
        int cnt = 0;
        while(cnt < len)
        {
            if(j % (numRows - 1) == 0)
            {
                for(i = 0; i < numRows && cnt < len; i++)
                {
                    v[i][j] = s[cnt++];
                }
                j++;
                i--;
            }
            else
            {
                v[--i][j++] = s[cnt++];
            }
        }
        string res = "";
        for(int i = 0; i < len; i++)
        {
            for(int j = 0; j < len; j++)
            {
                if(v[i][j] != 0)
                    res += v[i][j];
            }
        }
        return res;
    }
};

转载于:https://www.cnblogs.com/lMonster81/p/10433883.html

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题,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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