leetcode 5140. 字母板上的路径

我们从一块字母板上的位置 (0, 0) 出发,该坐标对应的字符为 board[0][0]

在本题里,字母板为board = ["abcde", "fghij", "klmno", "pqrst", "uvwxy", "z"].

我们可以按下面的指令规则行动:

  • 如果方格存在,'U' 意味着将我们的位置上移一行;
  • 如果方格存在,'D' 意味着将我们的位置下移一行;
  • 如果方格存在,'L' 意味着将我们的位置左移一列;
  • 如果方格存在,'R' 意味着将我们的位置右移一列;
  • '!' 会把在我们当前位置 (r, c) 的字符 board[r][c] 添加到答案中。

返回指令序列,用最小的行动次数让答案和目标 target 相同。你可以返回任何达成目标的路径。

 

示例 1:

输入:target = "leet"
输出:"DDR!UURRR!!DDD!"

示例 2:

输入:target = "code"
输出:"RR!DDRR!UUL!R!"

 

提示:

  • 1 <= target.length <= 100
  • target 仅含有小写英文字母。

分析:

        将字母看作一个坐标表格,计算对应的曼哈顿距离就可以了,需要注意的是,答案给的走法必须先上下后左右,并且对于特殊情况"zdz"和"zz"需要特殊处理.

class Solution {
public:
    string alphabetBoardPath(string target) {
//         将字符转化为数字,根据每个数字的坐标来确定执行位置
//         保存结果
        string result = "";
//         保存前一个字母的横纵坐标,初始化为0
        int pre_x, pre_y;
        pre_x = pre_y = 0;
        for(int i=0; i<target.length(); ++i){
            int index = target[i]-'a';
            int curr_x = index%5;
            int curr_y = index/5;
//             判断行走的位置
            result += path_to_next(pre_x,pre_y,curr_x,curr_y);
            result += "!";
            pre_x = curr_x;
            pre_y = curr_y;
        }
        return result;
    }
    
//    得到走到下一个字母的路径
    string path_to_next(int startx,int starty,int endx,int endy){
/*
    01234
    abcde
    fghij
    klmno
    pqrst
    uvwxy
    z
*/
        string result = "";
//         先从上到下,后从左到右,
        int dy = starty - endy;
        int dx = startx - endx;
//         特殊处理
        if(endy == 5 && endy != starty)
            dy ++;
        while(dy > 0){
            result += 'U';
            dy --;
        }
        while(dy < 0){
            result += 'D';
            dy ++;
        }
        while(dx > 0){
            result += 'L';
            dx --;
        }
        while(dx < 0){
            result += 'R';
            dx ++;
        }
//         特殊处理
        if(endy == 5 && endy != starty)
            result += "D";
        return result;
    }
};

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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