CRCK array 1.5 (easy)

本文介绍了一种用于将字符串中的所有空格替换为'%20'的方法。该方法首先计算原始字符串中空格的数量,并据此调整输出字符串的大小。通过从后向前遍历输入字符串并逐个字符进行替换或复制,最终实现对所有空格的有效替换。

Write a method to replace all spaces in a string with ‘%20’.

// there are actually no tricks in this problem.<pre name="code" class="cpp">// the API can be a vector<char>, however, the idea is the same.
string repaceSpaces(string input) {
    // if the input length is 0, nothing to do but return.
    if(input.size() == 0) return input;
    // we need to count how many spaces in the input string.
    int spaceNum = 0;
    for(int i = 0; i < input.size(); ++i) {
        if(input[i] == ' ') spaceNum++;
    }
    // if there is no space, return original string directly.
    if(spaceNum == 0) return input;
    // calculate the new size for the output string. Think about why we only need to multiple 2? 
    int newSize = input.size() + spaceNum * 2;
    // it makes thing easier if we replace spaces backwards.
    string output = "";
   // note that, since we are copying from backward, we need to append the string front of the output.
   // this is actually not good.... it actually slows down.....
    for(int i = input.size() - 1; i >= 0; --i) {
        // once we find a space, we replace it with '%20'.
        if(input[i] == ' ') {
            output = '0' + output;
            output = '2' + output;
            output = '%' + output;
        // otherwise, just copy it to output.
        } else {output = input[i] + output;}
    }
    return output;
}



                
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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