LeetCode 6. Z字型变换

本文介绍了一种将字符串按Z字形排列并重新组合的算法。通过实例演示了如何将给定字符串“LEETCODEISHIRING”按3行或4行进行Z字形转换,生成新的字符串。算法巧妙地利用方向标志改变赋值方向。

将一个给定字符串根据给定的行数,以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。

比如输入字符串为 “LEETCODEISHIRING” 行数为 3 时,排列如下:

L C I R E T O E S I I G E D H N
之后,你的输出需要从左往右逐行读取,产生出一个新的字符串,比如:“LCIRETOESIIGEDHN”。

请你实现这个将字符串进行指定行数变换的函数:

string convert(string s, int numRows); 示例 1:

输入: s = “LEETCODEISHIRING”, numRows = 3 输出: “LCIRETOESIIGEDHN” 示例 2:

输入: s = “LEETCODEISHIRING”, numRows = 4 输出: “LDREOEIIECIHNTSG” 解释:

L D R E O E I I E C I H N T S G

来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/zigzag-conversion
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class Soultion :
    def convert(self,s:str,numRows:int)->str:
        if numRows<2:return s
        count = 0
        flag=1
        res = ['' for i in range(numRows)]
        for i in s:
            res[count]+=i
            count +=flag
            if count == 0 or count ==numRows-1:flag=-flag
        return "".join(res)

测试:

c = Soultion()
print(c.convert('人生苦短,我学python',3))

在这里插入图片描述
小结:巧妙的运用了flag改变了赋值的方向

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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