830. 较大分组的位置

在一个由小写字母构成的字符串 S 中,包含由一些连续的相同字符所构成的分组。

例如,在字符串 S = "abbxxxxzyy" 中,就含有 "a", "bb", "xxxx", "z""yy" 这样的一些分组。

我们称所有包含大于或等于三个连续字符的分组为较大分组。找到每一个较大分组的起始和终止位置。

最终结果按照字典顺序输出。

示例 1:

输入: "abbxxxxzzy"
输出: [[3,6]]
解释: "xxxx" 是一个起始于 3 且终止于 6 的较大分组

示例 2:

输入: "abc"
输出: []
解释: "a","b" 和 "c" 均不是符合要求的较大分组。

示例 3:

输入: "abcdddeeeeaabbbcd"
输出: [[3,5],[6,9],[12,14]]

说明:  1 <= S.length <= 1000

public static List<List<Integer>> largeGroupPositions(String S) {

        char[] chars = S.toCharArray();
        //用来判断i自增的时候会不会溢出下标
        boolean flag = false;
        List<List<Integer>> result = new ArrayList();
        for(int i = 0 ;i < chars.length-2 ; i++){
            int begin = -1;
            int end = 0;
            //如果有三个连续的字符相等
            List<Integer> list = null;
            while (chars[i] == chars[i+1] && chars[i+1] == chars[i+2]){
                flag = false;
                if(begin == -1){
                    list = new ArrayList(2);
                    begin = i;
                }
                //i不溢出
                if(i < chars.length - 3){
                    i++;
                    flag = true;
                }else {
                    break;
                }
            }
            if(begin > -1 ){
                if(flag){
                    end = i + 1;
                }else {
                    //如果i溢出了
                    end = i + 2;
                }
                list.add(begin);
                list.add(end);
                result.add(list);
            }
        }
        return result;
    }

 

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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