剑指offer -- 翻转单词顺序列

解决一个字符串逆序问题:新员工Fish喜欢将英文句子颠倒顺序记录下来,同事Cat对此很感兴趣但看不懂。此代码实现了一个Java方法,可以将类似'student.aamI'这样的句子逆序为'I am a student.'。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

牛客最近来了一个新员工Fish,每天早晨总是会拿着一本英文杂志,写些句子在本子上。同事Cat对Fish写的内容颇感兴趣,有一天他向Fish借来翻看,但却读不懂它的意思。例如,“student. a am I”。后来才意识到,这家伙原来把句子单词的顺序翻转了,正确的句子应该是“I am a student.”。Cat对一一的翻转这些单词顺序可不在行,你能帮助他么?

这一题目的关键在于可能存在多个空格,直接用split切分在逆序连接会缺少空格

public class Solution {
  public String ReverseSentence(String str) {
        if(str == null || str.equals("")) return "";
        int index = 0;
        String s= "";
        for( int i = 0; i < str.length() ; i++){
            if(str.charAt(i) == ' '){
                 s = str.substring(index,i) + s;
                 s = " " + s;
                 index = i + 1;
            }
        }
        if(str.charAt(str.length()-1) != ' ')
            s = str.substring(index) + s;
        return s;       
    }
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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