leetcode(38) - Count and Say

本文介绍了一个递归算法,用于生成特定序列的字符串。通过给定的整数n,算法会返回对应序列的字符串表示。文章详细展示了算法的实现过程,并使用了C语言进行编码。

这是一道根据规则推导题目,要求给定序列数n,求出该序列对应的字符串。
规则



char* countAndSay(int n) 
{
    if(n == 1) return "1";

    char * cur = malloc(sizeof(char) * 2);
    char * temp;
    cur[0] = '1';
    cur[1] = '\0';

    int len, idx, j, count;
    for(int i = 2; i <= n; i++) {   //第i个产生的数

        len = strlen(cur);       // 本次要处理的字符串cur
        temp = malloc(3 * len);
        memset(temp, 0, 3 * len);   //本次产生的结果暂存在temp中
        count = 1;
        for(idx = 1, j = 0; idx < len; idx++) {  
            if(cur[idx] == cur[idx - 1]) count++;   
            else {
                temp[j++] = '0' + count;
                temp[j++] = cur[idx - 1];
                count = 1;
            }
        }
        temp[j++] = '0' + count;   //最后相同的字符的处理
        temp[j] = cur[len - 1];    //最后相同的字符的处理
        free(cur);                 
        cur = temp;                //第i次产生的字符串
    }
    
    return cur;
}







内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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