【华为OJ】字符串识别和过滤

本练习介绍了一种字符串处理技巧,即如何通过编程去除字符串中连续重复的字符,例如将aaaa转换为单个a。涉及核心概念包括字符串操作、循环结构及函数设计。
描述: 

 

实现一个功能,将连续重复的字符(空格也算作字符)删除,如aaaa输出为a。


 

 
知识点: 字符串,循环,函数,指针
题目来源:  内部整理 
练习阶段:  初级 
运行时间限制: 无限制
内存限制: 无限制
输入:  

字符串长度,字符串

 
输出:  

过滤后的字符串

 
样例输入:
6,aaaaaa            
样例输出:
a
                    
答案提示:

1 最长字符串不会超过1024

2 输出的字符中只能是字符串(a~z,A~Z,0~9以及空格)

3 需要消除的是连续的字符串,例如:111是连续的,但是,121不算是连续的


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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