【简单】929. 独特的电子邮件地址

本文探讨了如何通过算法处理电子邮件地址,识别并计算出实际能够接收邮件的唯一地址数量。介绍了电子邮件地址的结构,以及如何根据特定规则(如忽略'+'后的部分和'.'的存在)来标准化地址,从而确定不同邮件地址的有效数目。

【题目】
每封电子邮件都由一个本地名称和一个域名组成,以 @ 符号分隔。例如,在 alice@leetcode.com中, alice 是本地名称,而 leetcode.com 是域名。除了小写字母,这些电子邮件还可能包含 ‘.’ 或 ‘+’。如果在电子邮件地址的本地名称部分中的某些字符之间添加句点(’.’),则发往那里的邮件将会转发到本地名称中没有点的同一地址。例如,“alice.z@leetcode.com” 和 “alicez@leetcode.com” 会转发到同一电子邮件地址。(请注意,此规则不适用于域名。)
如果在本地名称中添加加号(’+’),则会忽略第一个加号后面的所有内容。这允许过滤某些电子邮件,例如 m.y+name@email.com 将转发到 my@email.com。(同样,此规则不适用于域名。)
可以同时使用这两个规则。给定电子邮件列表 emails,我们会向列表中的每个地址发送一封电子邮件。实际收到邮件的不同地址有多少?
来源:leetcode
链接:https://leetcode-cn.com/problems/unique-email-addresses/
【示例】
输入:[“test.email+alex@leetcode.com”,“test.e.mail+bob.cathy@leetcode.com”,“testemail+david@lee.tcode.com”]
输出:2
解释:实际收到邮件的是 “testemail@leetcode.com” 和"testemail@lee.tcode.com”
【提示】
1 <= emails[i].length <= 100
1 <= emails.length <= 100
每封 emails[i] 都包含有且仅有一个 ‘@’ 字符
【代码】

class Solution {
public:
    set<string> s;
    int numUniqueEmails(vector<string>& emails) {
        int atpos=-1,dotpos=-1,addpos=-1;
        for(auto x:emails){
            atpos=x.find("@");
            addpos=x.find("+");
            if(addpos>=0&&addpos<atpos)
                x=x.substr(0,addpos)+x.substr(atpos);
            atpos=x.find("@");
            dotpos=x.find(".");
            while(dotpos>=0&&dotpos<atpos){
                x=x.substr(0,dotpos)+x.substr(dotpos+1);
                atpos=x.find("@");
                dotpos=x.find(".");
            }
            s.insert(x);
        }
        return s.size();
    }
};

【erase】

class Solution {
public:
    set<string> s;
    int numUniqueEmails(vector<string>& emails) {
        int atpos=-1,dotpos=-1,addpos=-1;
        for(auto x:emails){
            atpos=x.find("@");
            addpos=x.find("+");
            if(addpos>=0&&addpos<atpos)
                x.erase(addpos,atpos-addpos);
            atpos=x.find("@");
            dotpos=x.find(".");
            while(dotpos>=0&&dotpos<atpos){
                x.erase(dotpos,1);
                atpos=x.find("@");
                dotpos=x.find(".");
            }
            s.insert(x);
        }
        return s.size();
    }
};
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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