时间O(n)/空间O(1)实现长n字符串前m个移到末尾

本文详细介绍了如何使用C++实现字符串前m个字符移动至末尾的算法,并通过逆转字符串技巧进行优化,包括字符串首尾逆转、局部逆转及整体逆转等步骤。
#include<iostream>
using namespace std;
//分析空间O(1)实现前m个字符移动末尾,如abcdef前三个移到末尾后:defabc,分为两部分XY,先逆转X,再逆转Y,再把整个字符串逆转即可,见rotateFromLeft2Right函数。

void reverse(char *start,char *end){//字符串首尾逆转
while(start<end){
char temp=*start;
*start=*end;
*end=temp;
start++;
end--;
}
}
char *rotateFromLeft2Right(char *str,int num){
if(str){
int len=strlen(str);
if(num<len){
reverse(str,str+num-1);
reverse(str+num,str+len-1);
reverse(str,str+len-1);
return str;
}
}
}
int main(){
printf("please input a string and a number:\n");
char s[100];
int num;
scanf("%s %d",s,&num);
printf(rotateFromLeft2Right(s,num));
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
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