Reverse words in a string.

本文介绍了一段使用C++实现的单词反转函数代码,包括验证输入有效性、字符串翻转和句子翻转等关键步骤。
#include <iostream>

bool isValid = true;

void swap(char* a, char* b)
{
	if (*a != *b)
	{
		*a = *a ^ *b;
		*b = *a ^ *b;
		*a = *a ^ *b;
	}
}

void reverseWord(char* s, int begin, int end)
{	
	while (begin < end)
	{
		swap(&s[begin++], &s[end--]);
	}
}

void reverseSentence(char* s)
{
	if (s == NULL || strlen(s) == 0) 
	{
		isValid = false;
		return;
	}

	reverseWord(s, 0, strlen(s) - 1);

	int begin = 0;
	int end = 0;
	while (s[begin] != 0)
	{
		end = begin;
		while (!(s[end] == ' ' || s[end] == 0))
			++end;
		reverseWord(s, begin, end - 1);
		if (s[end] == 0) break;
		begin = end + 1;
	}
}

int main()
{
	char s[] = "I love you very much";
	reverseSentence(s);
	return 0;
}

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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