【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;
}

 

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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