第十七周leetcode题

Bulls和Cows游戏提示生成器
本文介绍了一个用于Bulls和Cows游戏的提示生成算法,该算法能够准确计算出玩家猜测与秘密数字之间的bulls(正确位置的正确数字)和cows(错误位置的正确数字)。通过统计和对比两个字符串中的数字频率实现这一功能。

Description:

You are playing the following Bulls and Cows game with your friend: You write down a number and ask your friend to guess what the number is. Each time your friend makes a guess, you provide a hint that indicates how many digits in said guess match your secret number exactly in both digit and position (called "bulls") and how many digits match the secret number but locate in the wrong position (called "cows"). Your friend will use successive guesses and hints to eventually derive the secret number.

For example:

Secret number:  "1807"
Friend's guess: "7810"
Hint:  1  bull and  3  cows. (The bull is  8 , the cows are  0 1  and  7 .)

Write a function to return a hint according to the secret number and friend's guess, use A to indicate the bulls and B to indicate the cows. In the above example, your function should return "1A3B".

Please note that both secret number and friend's guess may contain duplicate digits, for example:

Secret number:  "1123"
Friend's guess: "0111"
In this case, the 1st  1  in friend's guess is a bull, the 2nd or 3rd  1  is a cow, and your function should return  "1A1B" .

You may assume that the secret number and your friend's guess only contain digits, and their lengths are always equal.


对于给定的两串数secret和guess,相同位置且相等的数称为bull,不同位置且相等的数称为cow。因为bull对应的两个数和cow对应的两个数分别相等,因此可以先找两串数中相等的数。分别统计两串数中每个数字出现的次数。再同时检索两个数串,相同位置的数值相等的话是bull,每发现一次bull就在统计好的两串数中每个数字出现的次数里将bull对应的数的次数减一,减完所有bull后,再按数字从小到大的顺序同时检索两个数串中每个数字出现的次数,取两者中的较小值加进cow中(因为较小值即为除去bull后数值相等的数对的个数)即为所求。代码如下:

class Solution {
public:
    string getHint(string secret, string guess) {
        int a[10]={};
        int b[10]={};
        int bull=0;
        int cow=0;
        
       
        
        for(int i=0;i<secret.length();i++)
        {
            a[secret[i]-'0']++;
            b[guess[i]-'0']++;           
        }
        
        for(int i=0;i<secret.length();i++)
        {
            if(secret[i]==guess[i])
            {
                bull++;
                a[secret[i]-'0']--;
                b[guess[i]-'0']--;  
            }
          
        }
        
        for(int i=0;i<10;i++)
        {
            cow+=min(a[i],b[i]);
        }
        
        
        
        return  to_string(bull)+'A'+to_string(cow)+'B';
        
        
    }
};


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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