LeetCode 58. Length of Last Word

本文介绍了一个使用C++实现的简单算法,该算法用于计算给定字符串中最后一个单词的长度。通过对字符串从后向前遍历,忽略尾部空格并找到单词边界,能够有效地计算出最后一个单词的长度。

Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string.

If the last word does not exist, return 0.

Note: A word is defined as a character sequence consists of non-space characters only.

For example,
Given s = "Hello World",
return 5.


Two pointers easy version.

#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;

int lengthOfLastWord(string s) {
    if(s.size() == 0) return 0;
    int i = s.size() - 1;
    while(i >= 0 && s[i] == ' ') {
        i--;
    }
    int j = i;
    while(j >= 0 && s[j] != ' ') {
        j--;
    }
    return i - j;
}

int main(void) {
    int len = lengthOfLastWord("a dc ");
    cout << len << endl;
}


【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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