学习左旋字符串 以及 用倒叙的方式实现左旋字符串

作者分享了如何用编程实现左旋字符串的过程,包括定义左旋和打印函数,通过数组操作和for循环实现一次及多次左旋,代码成功运行并寻求进一步优化建议。

今天学习了 左旋字符串,我认为其中的核心思想是 对左旋次数的使用 以及 实现左旋,我的大致思路是 定义两个函数,分别实现左旋和打印

因此 主函数内容为fc906d70c59e4fc5a4b577889ee4c55e.png

 其中,传递数组,左旋次数,数组字节数

 接下来就是实现左旋函数与打印函数

先确定左旋函数的框架:d3a43672cc18418389cb40455e01fcd1.png

 

我喜欢由内及外,所以我先确定实现一次实现的代码

思路:传入的arr是一个首元素地址,我先存储arr的首元素地址,对arr进行加法运算来实现将下一个字符传入上一个字符的地址,最后把首元素存入最后一位元素的地址,就实现了一次左旋。由于一次左旋要进行多次传递,我会使用for循环

具体代码如下91033dae1f9e419996a50cd925320b8d.png

 再来实现多次左旋,再使用一个for循环

7fae9f069b954941b3b0ecd04e71481a.png

 

最后实现打印 

7f0a4b182c8a4f4cb5b4c62bdb3f1e45.png

这是锦上添花 (bushi

以下是整体函数

b9bdc38c814d49b0b18835dd5c19e058.png

 现在我输入3

032f1da1f6e94576a7d0a75d36852ccc.png

 e235ddc334b04d80b2fe34ae128d92fd.png

 可以看到代码很好地运行

如果有什么可以优化或者指正,随时欢迎😄🌹

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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