新手LetCode541 --- 反转字符串二

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题目

给定一个字符串 s 和一个整数 k,从字符串开头算起,每 2k 个字符反转前 k 个字符。
如果剩余字符少于 k 个,则将剩余字符全部反转。
如果剩余字符小于 2k 但大于或等于 k 个,则反转前 k 个字符,其余字符保持原样。
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/reverse-string-ii

思路

  • 反转字符串 老生常谈 用栈 或者双指针 一个向左一个向右
  • 这道题用人话讲 就是每隔k个反转k个
  • 问题在于第一次反转后的处理
  • 我们用双指针 头指针在0,尾指针在K + 0

分三种情况
第一种:如果剩余大于2k个 那么头指针 = k + k 尾指针 = k+ k + k
第二种:如果剩余大于k个 小于2k个 那么头指针= k+k 尾指针 = 字符串长度
第三种:如果剩余小于k个 那么直接返回 不用反转了

代码实现(可优化)

public String reverseStr(String s, int k) {
// 如果 = 1 不用反转
        if (k<=1) {
            return s;
        }
        char[] chars = s.toCharArray();
        // 头指针
        int a = 0;
        // 尾指针
        int b = k - 1;
        // 记录反转到哪
        int c = k - 1;
        int length = chars.length;
        if (length <= k) {
            c = b = length - 1;
        }
        while (true) {
            if (b <= a ) {
            // 三种情况判断
                int i = length - c;
                if (i < k) {
                    break;
                } else if (i > k && i < 2 * k) {
                    b = length - 1;
                } else if (i> 2 * k) {
                    b = c + 2 * k;
                }
                a = c + k + 1;
                c = b;
            }else {
            // 反转处理
                char aChar = chars[a];
                char bChar = chars[b];
                chars[a] = bChar;
                chars[b] = aChar;
                b--;
                a++;
            }
        }
        return new String(chars);
    }
利用MATLAB和Excel对逆流双管热交换器的热性能进行分析。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

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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. 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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]); 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