[Leetcode] 165. Compare Version Numbers 解题报告

本文介绍了一种用于比较软件版本号的算法实现。通过解析版本号字符串,并将其转换为整数进行逐级比较,最终确定两个版本号之间的大小关系。

题目

Compare two version numbers version1 and version2.
If version1 > version2 return 1, if version1 < version2 return -1, otherwise return 0.

You may assume that the version strings are non-empty and contain only digits and the . character.
The . character does not represent a decimal point and is used to separate number sequences.
For instance, 2.5 is not "two and a half" or "half way to version three", it is the fifth second-level revision of the second first-level revision.

Here is an example of version numbers ordering:

0.1 < 1.1 < 1.2 < 13.37

思路

我刚刚开始的时候,想当然的以为version字符串中最多只会出现一个“.”,结果就悲剧了。看来在开始coding之前和面试官做clarification是多么多么的重要!思路是:每次获取位于“.”之间的子串,然后把它转换成为整数进行比较。一旦比较出来结果,就直接返回,否则开始比较下一个子串。不过在while循环结束后需要当心,如果一个字符串还没有被处理完,需要判断其剩余部分的版本号是否大于0。具体请见代码片段中的最后三行。

代码

class Solution {
public:
    int compareVersion(string version1, string version2) {
        version1 += ".", version2 += ".";
        int i = 0, j = 0;
        int length1 = version1.size(), length2 = version2.size();
        while (i < length1 && j < length2) {
            int pos1 = version1.find('.', i), pos2 = version2.find('.', j);
            string tem1 = version1.substr(i, pos1 - i);
            string tem2 = version2.substr(j, pos2 - j);
            int val1 = stoi(tem1), val2 = stoi(tem2);
            if (val1 > val2) {
                return 1;
            }
            if (val1 < val2) {
                return -1;
            }
            i = pos1 + 1, j = pos2 + 1;
        }
        if (i < length1 && stof(version1.substr(i)) > 0) {      // check the remaining part
            return 1;
        }
        if (j < length2 && stof(version2.substr(j)) > 0) {      // check the remaining part
            return -1;
        }
        return 0;
    }
};
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值