LeetCode #186 - Reverse Words in a String II

本文介绍了一种高效的字符串反转算法,特别适用于单词级别的反转操作。通过迭代和条件判断,该方法能够不使用额外空间就地反转字符串中的每个单词,适用于C++等编程语言。此算法对于理解和实现字符串处理功能至关重要。

题目描述:

Given an input string , reverse the string word by word. 

Example:

Input:  ["t","h","e"," ","s","k","y"," ","i","s"," ","b","l","u","e"]
Output: ["b","l","u","e"," ","i","s"," ","s","k","y"," ","t","h","e"]

Note: 

  • A word is defined as a sequence of non-space characters.
  • The input string does not contain leading or trailing spaces.
  • The words are always separated by a single space.

Follow up: Could you do it in-place without allocating extra space?

class Solution {
public:
    void reverseWords(vector<char>& str) {
        reverse(str.begin(),str.end());
        int i=0;
        int j=0;
        while(j<str.size())
        {
            if(j==str.size()-1)
            {
                reverse(str.begin()+i,str.end());
                break;
            }
            else if(str[j]==' ')
            {
                reverse(str.begin()+i,str.begin()+j);
                j++;
                i=j;
            }
            else j++;
        }
    }
};

 

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和&infin;-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和&infin;-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和&infin;-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和&infin;-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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