[Leetcode] 535. Encode and Decode TinyURL 解题报告

本文介绍了一种URL缩短服务的设计方案,通过将长链接转换为短链接并保持可逆性。利用十进制ID到六十二进制字符串的转换方法,确保每个长链接都能被唯一地映射为短链接。

题目

Note: This is a companion problem to the  System Design problem:  Design TinyURL.

TinyURL is a URL shortening service where you enter a URL such as https://leetcode.com/problems/design-tinyurl and it returns a short URL such as http://tinyurl.com/4e9iAk.

Design the encode and decode methods for the TinyURL service. There is no restriction on how your encode/decode algorithm should work. You just need to ensure that a URL can be encoded to a tiny URL and the tiny URL can be decoded to the original URL.

思路

目测这道题目应该有多种不同的解法,这里给出其中的一种。维护一个全局的id,每次遇到新的longUrl,就给它赋一个新的id。现在问题就是如何把id映射为一个shortUrl了。我们采用的做法是:把这个shortUrl看作是一个“62进制”的数,其基由10个数字加上26个小写字母以及26个大写字母组成。这样问题就转化为10进制的id和62进制的shortUrl了(用string表示)之间的转换了。

encode:遇到一个新的longUrl后,我们赋给它一个新的id,然后将这个10进制的id转换为62进制的shortUrl,并且建立longUrl到shortUrl之间的哈希映射,以及id到longUrl之间的映射,以便于decode的时候使用。

decode:遇到一个shortUrl之后,我们将它转换为10进制的id,然后在哈希表中查找,返回对应的longUrl即可。

当然也可以直接建立shortUrl到longUrl之间的映射,而不是id到longUrl之间的映射。这样在decode的时候,就不需要进行进制之间的转换了。读者可以试着实现一下。

代码

class Solution {
public:

    // Encodes a URL to a shortened URL.
    string encode(string longUrl) {
        if(long_short.find(longUrl) != long_short.end()) {
            return long_short[longUrl];
        }
        string res = "";
        id++;
        int count = id;
        while(count > 0) {
            res = dict[count % 62] + res;
            count /= 62;
        }
        while(res.size() < 6) {
            res = "0" + res;
        }
        long_short[longUrl] = res;
        id_long[id] = longUrl;
        return res;
    }

    // Decodes a shortened URL to its original URL.
    string decode(string shortUrl) {
        int id = 0;
        for(int i = 0; i < shortUrl.size(); i++) {
            id = 62 * id + (int)(dict.find(shortUrl[i]));
        }
        if(id_long.find(id) != id_long.end()) {
            return id_long[id];
        }
        return "";
    }
private:
    string dict = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";
    int id = 0;
    unordered_map<string,string> long_short;    // key is longURL, value is shortURL
    unordered_map<int, string> id_long;         // key is id in DB, value is longURL
};

// Your Solution object will be instantiated and called as such:
// Solution solution;
// solution.decode(solution.encode(url));

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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