leecode541反转字符串(带有调试代码)

双指针法实现字符串反转:算法基础与面试要点 字符串操作是算法基础中的核心技能,其中反转字符串作为经典问题,常被用作检验程序员基本功的试金石。双指针技术通过维护两个相向移动的指针,能在O(1)空间复杂度内完成数组元素交换,这种原地算法思想在数据处理和内存优化场景中具有重要价值。从密码学处理到数据库索引优化,字符串反转技术在实际工程中应用广泛。本文以LeetCode 344题为例,深入解析双指针法的实现细节,特别针对算法面试中常见的边界条件处理和测试用例设计进行重点讲解,帮助开发者掌握这一基础但关键的算法技能。 阅读详情

完整带有调试代码

package heima_study.day3;

import java.util.Scanner;

public class 反转字符串541 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner input= new Scanner(System.in);
        String s = input.next();
        int k = input.nextInt();
        String temp = reverseStr(s, k);
        System.out.println(temp);
        input.close();
    }


    public static String reverseStr(String s, int k) {
        char[] ch = s.toCharArray();
        for(int i = 0;i < ch.length;i += 2 * k){
            int start = i;
            // 判断尾数够不够k个来取决end指针的位置
            //这个判断好6啊,本来的if判断直接缩成一句了
            int end = Math.min(ch.length - 1,start + k - 1);
            while(start < end){
                
                char temp = ch[start];
                ch[start] = ch[end];
                ch[end] = temp;

                start++;
                end--;
            }
        }
        return new String(ch);
    }
}

错误代码(不用看,理解错题目意思了)

/*     public static String reverseStr(String s, int k) {
        char[] ch = s.toCharArray();
        //System.out.println(ch);
        //这个题典型的双指针的做法
        int low=0;
        int fast = k*2-1;
        int length = s.length();
        int end=fast;
        while(low<fast&&fast<length){
            //0-2k-1 2k-4k-1; 相差2k-
            char temp  = ch[fast];
            ch[fast]= ch[low];
            ch[low]= temp;
            low++;
            fast--;
            //对于题目的情况,我们直接进行if语句进行判断就行
            //剩余字符刚好2k个
            if((low>=fast)&&end+2*k<length){
                fast=end+2*k;
                low=end+1;
                end=fast;
            }
            // k到2k个
            else if(low>=fast&&end+2*k>length&&end+k<length){
                fast=end+k;
                low=end+1;
                end=fast;                
            }
            //小于k个
            else if(low>=fast&&end+k>length){
                fast=length-1;
                low=end+1;
            }
            //剩余字符刚好大于k小于2k个
        }

        return new String(ch);
    } */
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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JDK 是写 Java 程序必须装的东西。它包含运行 Java 的虚拟机(JRE)和编译 Java 的编译器(javac)——装了它,能跑、.java文件能编译成可执行程序。免费,学习和小规模生产都不花钱。

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C++ 多态详解:作用、原理与实战用法

多态是C++面向对象的核心特性,通过虚函数实现运行期动态绑定,使同一接口在不同对象上表现出不同行为。其核心作用包括统一接口、提升可扩展性、降低耦合、支持运行时分派与批量处理。实现依赖虚函数表(vtable)和虚指针(vptr),需注意虚析构函数、对象切片等陷阱。相比编译期多态(模板),运行期多态灵活性高但有调用开销。合理结合两者,可兼顾代码的灵活性与性能,是构建可扩展、低耦合系统的关键。

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TranquilGlow
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