[leetcode] Length of Last Word

本文介绍了一个LeetCode上的编程题目,即求字符串中最后一个单词的长度。通过C++实现了解决方案,从字符串末尾开始遍历,统计非空字符的数量以确定最后一个单词的长度。

From : https://leetcode.com/problems/length-of-last-word/

Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string.

If the last word does not exist, return 0.

Note: A word is defined as a character sequence consists of non-space characters only.

For example, 
Given s = "Hello World",
return 5.

class Solution {
public:
    int lengthOfLastWord(string s) {
        int index = s.length()-1, sum = 0;
        while(index >= 0) {
            char c = s[index];
            while(c>='a'&& c<='z' || c>='A'&&c<='Z') {
                sum++;
                if(--index>=0) c = s[index];
                else break;
            }
            if(sum) break;
            index--;
        }
        return sum;
    }
};


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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