剑指offer——替换空格

【剑指Offer_2】请实现一个函数,将一个字符串中的空格替换成“%20”。 题目:请实现一个函数,将一个字符串中的空格替换成“%20”。例如,当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。解题思路:方法1:我用的Java实现,很简单,Java中有一个replace方法可以直接完成这个功能,代码如下public String replaceSpace(StringBuffer str) { if ( str == null... 阅读详情

题目描述:
请实现一个函数,将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如,当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。
Input:
“A B”
Output
“A%20B”

解题思路:一看是字符串处理问题,最先想到的是从前往后遍历,然后根据需求处理。这个题,如果从前往后遍历,每次遇到空格,便要将空格替换为%20,也就是说,每遇到一个空格,需要往后移动2个元素,如果字符串很长空格很多,那开销会非常大,时间复杂度也比较高。
所以这种问题可以换个思路想:既然不想每遇到一个空格都移动两个元素,那么我们可以事先计算好这个字符串有几个空格,那不就知道了 替换后的字符串总长了吗。那我们又可以从这个**“替换后的字符串总长"的最后一个元素开始往前走**,遇到空格就加个"02%"(下标从大到小),没遇到空格就让这个元素等于原来位置的字符。这其实就可以理解为 在原字符串上的“扩充”,原字符串最大长度为originLength,替换后为NewLength,那我们就将originLength长度的字符串扩充到NewLength长度的字符串,然后给NewLength长度字符串赋上结束符’\0’,就完成了字符串的空格替换。接下来是代码和演示:

void replaceSpace(char* p1, int Strlen) {
    if (p1 == NULL || Strlen <= 0) {
        return;
    }
    int BlankNum = 0;
    int originLength = Strlen;     //p1的长度
    int i = 0;
    while (p1[i] != '\0') {
        if (p1[i] == ' ') {
            ++BlankNum;    //统计空格数
        }
        ++i;
    }
    int NewLength = originLength + 2 * BlankNum;  //替换后p1的长度
    int index_original = originLength - 1;   //原始p1的初始指向(最后一个元素)
    int index_new = NewLength - 1;           //替换后p1的初始指向(最后一个元素)
    p1[index_new + 1] = '\0';                //替换后为新的字符串赋结束符
 
    while (index_original >= 0) {        //保证原始 p1在长度范围内
                                   //可以只有一个条件,&&index_new>index_original可以不用加
                                   //因为新旧字符串大小都已经固定,index_new必然走在index_origin之前
    if (p1[index_original] == ' ') {
           p1[index_new--] = '0';  //注意顺序
           p1[index_new--] = '2';
           p1[index_new--] = '%';
       }
    else {
           p1[index_new--] = p1[index_original];  //无空格
       }
        --index_original;
    }
 }
 
 //测试
    char p1[] = "leborn is a great player ";
    char p2[] = "Bryant 24 ";
    char p3[] = " Jordan6 rings";
    char p4[] = "M A G IC";
    char p5[] = "a  \0 b";
    char p6[] = "     ";
    replaceSpace(p1, strlen(p1));
    cout << p1 << endl;
 
    replaceSpace(p2, strlen(p2));
    cout << p2 << endl;

    replaceSpace(p3, strlen(p3));
    cout << p3 << endl;

    replaceSpace(p4, strlen(p4));
    cout << p4 << endl;

    replaceSpace(p5, strlen(p5));
    cout << p5 << endl;
 
    replaceSpace(p6, strlen(p6));
    cout << p6 << endl;

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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