程序员面试金典 16.15

本文深入探讨了MasterMind游戏中的核心算法实现,通过一个C++示例代码详细讲解了如何判断玩家猜测与答案的匹配程度,包括直接命中和颜色正确但位置错误的情况。算法首先计算完全正确的位数,然后统计剩余字符的伪猜中情况。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Master Mind:根据答案solution以及猜测guess,判断猜中和伪猜中的数量。

先计算猜中,同时统计未猜中的频次,最后根据频次统计伪猜中。

class Solution {
public:
    vector<int> masterMind(string solution, string guess) {
        vector<int> ans(2, 0);
        map<char, int> m;
        for(size_t s = 0; s < solution.size(); s++)
        {
            if(solution[s] == guess[s]) ans[0]++;
            else m[solution[s]]++;
        }
        for(size_t g = 0; g < guess.size(); g++)
        {
            if(guess[g] != solution[g]){
                auto iter = m.find(guess[g]);
                if(iter != m.end()){
                    ans[1]++;
                    iter->second--;
                    if(iter->second == 0) m.erase(iter);
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};
内容概要:本文详细探讨了杯形谐波减速器的齿廓修形方法及寿命预测分析。文章首先介绍了针对柔轮与波发生器装配时出现的啮合干涉问题,提出了一种柔轮齿廓修形方法。通过有限元法装配仿真确定修形量,并对修形后的柔轮进行装配和运转有限元分析。基于Miner线性疲劳理论,使用Fe-safe软件预测柔轮寿命。结果显示,修形后柔轮装配最大应力从962.2 MPa降至532.7 MPa,负载运转应力为609.9 MPa,解决了啮合干涉问题,柔轮寿命循环次数达到4.28×10⁶次。此外,文中还提供了详细的Python代码实现及ANSYS APDL脚本,用于柔轮变形分析、齿廓修形设计、有限元验证和疲劳寿命预测。 适合人群:机械工程领域的研究人员、工程师,尤其是从事精密传动系统设计和分析的专业人士。 使用场景及目标:①解决杯形谐波减速器中柔轮与波发生器装配时的啮合干涉问题;②通过优化齿廓修形提高柔轮的力学性能和使用寿命;③利用有限元分析和疲劳寿命预测技术评估修形效果,确保设计方案的可靠性和可行性。 阅读建议:本文涉及大量有限元分析和疲劳寿命预测的具体实现细节,建议读者具备一定的机械工程基础知识和有限元分析经验。同时,读者可以通过提供的Python代码和ANSYS APDL脚本进行实际操作和验证,加深对修形方法和技术路线的理解。
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