345. Reverse Vowels of a String

本文介绍了一种使用双指针技术来反转字符串中元音字母的方法。通过定义开始和结束指针,逐步向中间靠拢,当两端都是元音时进行交换。此方法适用于多种编程任务。

反转字符串中的元音字符:分别设置一个首尾指针,逐步移动,当首尾指针均为元音字符时,交换位置即可;

class Solution {
public:
    string reverseVowels(string s) {
        int begin=0,end=s.length()-1;
        while(begin<end)
        {
            if(isVowel(s[begin])&&isVowel(s[end]))
            {
                char temp=s[begin];
                s[begin]=s[end];
                s[end]=temp;
                begin++;
                end--;
            }
            else
            {
                if(!isVowel(s[begin]))
                   begin++;
                 if(!isVowel(s[end]))
                    end--;
                   
            }
        }
        return s;
    }
    
    bool isVowel(char c)
    {
        if(tolower(c)=='a'||tolower(c)=='e'||tolower(c)=='i'||tolower(c)=='o'||tolower(c)=='u')
            return 1;
        else
            return 0;
    }
};

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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