句子翻转

Hello word -> word Hello

#include <iostream>

void swap(char* a, char* b)
{
    if (a == b)
        return;

    *a = *a ^ *b;
    *b = *a ^ *b;
    *a = *a ^ *b;
};

void reverseStr(char* str, int i, int j)
{
    while (i < j)
    {
        swap(&str[i++], &str[j--]);
    }
};

void reverseSentence(char* str)
{
    reverseStr(str, 0, strlen(str) - 1);

    int left = 0;
    int right = 0;

    int idx = 0;

    while (true)
    {
        if (str[idx] == ' ' || str[idx] == '\0')
        {
            right = idx - 1;
            reverseStr(str, left, right);

            if (str[idx] == '\0')
                return;

            while (str[idx + 1] == ' ')
                idx++;

            left = idx + 1;
            right = left;
        }
        idx++;
    }

};

int main()
{
    char str[] = "Hello world I  love    you";
    printf("Original string: %s\n", str);
    reverseSentence(str);
    printf("Converted string: %s\n", str);
    return 0;
};


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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