LeetCode习题笔记——Length of Last Word

本文介绍了一种简单的方法来确定给定字符串中最后一个单词的长度。通过从字符串末尾开始遍历,忽略尾部空格,并计算最后一个非空格单词的字符数。

Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string.

If the last word does not exist, return 0.

Note: A word is defined as a character sequence consists of non-space characters only.

Example:

Input: "Hello World"
Output: 5

这个题就很简单了,既然说是要最后一个单词的长度,就从后面开始遍历,从结尾第一个不为空格字符串开始计算,然后遇到空格结果并输出结果即可。

class Solution {
public:
    int lengthOfLastWord(string s) {
        int end = s.size() - 1;
        int res = 0;
        while (end >= 0 && s[end] == ' ')
            --end;
        while (end >= 0 && s[end] != ' ') { //注意要>=0,保证遍历到每一个字符
            end--;
            res++;
        }
        return res;
    }
};



MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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