《剑指Offer》05 “替换空格”(c++)

本文详细分析了四种不同的C++实现替换字符串中空格的方法,包括原地修改字符串、使用`string.replace()`、创建新字符串以及利用`substr()`和`find()`。针对每种方法的时间复杂度和内存占用进行了测试,并讨论了不同实现可能造成的时间差距。尽管某些实现看似效率较低,但在实际运行时可能存在编译器优化或在线评测系统的影响。

牛客

  • 根据测试同样的代码每次时空占用都不同,甚至时间上可能出现2ms~7ms的差距

①原版(原string自后向前遍历)

原string向后扩展,自后向前遍历

运行时间:2ms 占用内存:504KB

string replaceSpace(string s) {
    // write code here
    int len = s.length();
    if (len <= 0) return s; //s == nullptr无效
    int originalLen = 0;
    int numOfBlank = 0;
    int i = 0;
    while (s[i] != '\0') {
        originalLen++;
        if (s[i] == ' ') numOfBlank++;
        i++;
    }

    int newLen = originalLen + numOfBlank * 2;
    s.resize(newLen); //必须加,如果如offer上的,内存空间固定无法扩展
    if (newLen < len) return s;

    int p0 = originalLen;
    int p1 = newLen;
    while (p0 >= 0 && p1 > p0) {
        if (s[p0] == ' ') {
            s[p1--] = '0';
            s[p1--] = '2';
            s[p1--] = '%';
        }
        else
            s[p1--] = s[p0];
        --p0;
    }
    return s;
}

②string.replace()

string.replace(i, 1, “%20”) 位置i, 替换字符数,目标字符串

运行时间:3ms 占用内存:408KB

string replaceSpace(string s) {
    if (s == "") return s;
    int len = s.length();
    int i = 0;
    while (s[i] != '\0') {
        if (s[i] == ' ') s.replace(i, 1, "%20");
        i++;
    }
    return s;
}

奇怪的是,第一名用的是下面这种,他跑2ms,我要8ms
但理论上他应该是慢的,应该是oj的问题

运行时间:8ms 占用内存:384KB

string replaceSpace(string s) {
    if (s == "") return s;
    for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
        if (s[i] == ' ')
            s.replace(i, 1, "%20");
    }
    return s;
}

③创建新string(通常思路)

占用内存反而比②少 //捂脸(有oj因素)

运行时间:2ms 占用内存:388KB

string replaceSpace(string s) {
    string res = ""; //res:result
    int i = 0; //i:index
    while (i < s.size()) {
        if (s[i] != ' ') {
            res += s[i];
        }
        else {
            res += "%20";
        }
        i++;
    }
    return res;
}

替换备选

ab
res += s[i]res.push_back(s.at(i))
res += “%20”result.append("%20")

④string.substr()

⑤string.find()

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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