Leetcode:1221. 分割平衡字符串

本文介绍了一个C++实现的算法,用于统计一个由'L'和'R'组成的字符串中,可以被平衡分割成相同数量的'L'和'R'的子串的数量。通过遍历字符串并使用计数器跟踪'L'和'R'的平衡状态,当计数器归零时,表示找到一个平衡子串。
class Solution {
public:
    int balancedStringSplit(string s) {
        int count=0;
        int balance=0;
        for(int i=0;i<s.size();i++)
        {
            if(s[i]=='L')
            {
                balance++;
            }
            if(s[i]=='R')
            {
                balance--;
            }
            if(balance==0)//如果balance==0那么说明在刚刚扫描过的子串中一定有相同数量的 L R
            {
                count++;//一旦发现平衡那么就进行增加计数操作
            }
        }
        return count;
    }
};
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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