leetCode_LongestCommonPrefix

本文介绍了一种利用C++ STL中的map容器来寻找多个字符串的最长公共前缀的方法。通过逐字符比较并统计出现频率,实现简洁高效的算法。

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最长公共前缀 


刚学习了STL的关联容器,就用map做了一下,尤其是使用下表添加和统计元素,真的很简洁方便。

 思路:设有n个字符串,从每个字符串的第一个字符开始比较,都相同,再开始比较下一个字符,直到碰见不相同或者是遇到一个字符串末尾,结束。

            关键是如何来比较每个字符串的对应字符。我用的是map容器,我发现如果比较下来都相同,那么存入map后,该字符对应的值(就是在所有字符串中目前为止统计的次数)应该是n的整数倍。




//测试:[],[""],["a"],["aa","aa"],["aa","ab"]
//使用map来存储前缀和次数,严格按照strsde 顺序,从第一个字符开始添加到map中,如果前缀相同,
//在每次遍历结束,当前位置字符在map中的个数应该是strs长度的整数倍
//(之所以有1外其他的倍数,是因为存在["aa","aa"]这种情况)


string longestCommonPrefix(vector<string>& strs) {

	if (strs.size() == 0)
		return "";
	string ret = "";

	map<char, int> charMap;
	int k = 0;
	bool stop = false;
	while (!stop)
	{
		char temp;
		for (int i = 0; i<strs.size(); i++)
		{
			if (k >= strs[i].size())
			{
				stop = true;
				return ret;
			}
			++charMap[strs[i][k]];
			temp = strs[i][k];
		}

		if (charMap[temp] % strs.size() == 0)
		{
			ret = ret + temp;
			k++;
		}
		else
			stop = true;
	}
	return ret;

};


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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