【剑指offer】字符串翻转以及左旋转字符串

本文介绍了两种字符串操作的方法:字符串翻转和左旋转。首先,通过逆置整个字符串再逆置每个单词来实现字符串翻转;其次,通过逆置字符串的前k个字符和剩余部分,再逆置整个字符串来实现左旋转。这些技巧对于理解和操作字符串非常有用。

题目一:字符串翻转

题目描述:
    输入一给英文句子,翻转句子中单词的顺序,但单词内字符的顺序不变。为简单起见,标点符号和普通字母一样处理。例如:输入“I am a student.”,输出为“student. a am I”;

思路:

  • 第一步:对整个字符串进行逆置,例如就是将“I am a student.”逆置为".tneduts a ma I"
  • 第二步:对句子中的每个单词在进行逆置,就得到“student. a am I”

代码:

//字符串逆置模块
void Reverse(char *pbegin,char *pend)
{
	if(pbegin == pend || pend == nullptr)
		return;
	while(pbegin < pend)
	{
		char tmp = *pbegin;
		*pbegin = *pend;
		*pend = tmp;
		pbegin++;
		pend--;
	}
}

//翻转字符串句子
char *ReverSen(char *str)
{
	if(str == nullptr)
		return nullptr;
	char *pbegin = str;
	char *pend = str;
	while(*pend != '\0')
		pend++;
	pend--;
	Reverse(pbegin,pend);//翻转整个句子  即就是将“I am a student.”翻转为“.tneduts a ma I”

	//翻转句子中的每个单词
	pbegin = pend = str;
	while(*pbegin != '\0')
	{
		if(*pbegin == ' ')
		{
			pbegin++;
			pend++;
		}
		else if(*pend == ' '|| *pend == '\0')
		{
			Reverse(pbegin,--pend);
			pbegin = ++pend;
		}
		else
			pend++;
	}
	return str;
}

题目二:左旋转字符串

题目描述:

        字符串中的左旋操作就是把字符串前面的若干字符转移到字符串的尾部。例如:给定“abcdefg”和2,输出“cdefgab”

思路:

  •       第一步:根据k值,将字符串分为两部分,题目例子就是分为:ab 和 cdefg
  •       第二步:对每一部分分别进行逆置,即为ba和gfedc
  •       第三步:对整个字符串在进行一次逆置,即得到cdefgab

代码:

//调用题目一中的字符串逆置函数
char* LeftRotate(char *str,int k)
{
	if(str != nullptr)
	{
		int len = strlen(str);
		if(len > 0 && k > 0 && k < len)
		{
			char *firststart = str;
			char *firstend = str + k - 1;
			char *secondstart = str + k;
			char *secondend = str + len - 1;
			//翻转前面的部分
			Reverse(firststart,firstend);
			//翻转后面的部分
			Reverse(secondstart,secondend);
			//翻转整个字符串
			Reverse(firststart,secondend);
		}
	}
	return str;
}

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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