LeetCode 实践练习71-75

LeetCode—71(简化路径)

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方法:规律,若遇到".“的情况直接去掉,若遇到”…"的情况,删掉紧挨着的上一个路径。还有若为空,则返回/,如果有多个/只保留一个。C++中有专门处理字符串的机制,我们可以使用stringstream来分割字符串,然后对每一段处理。
C++代码:

class Solution {
public:
    string simplifyPath(string path) {
        string res,temp;
        stringstream ss(path);
        vector<string> v;
        while(getline(ss,temp,'/')){
            if(temp == "" || temp == ".") continue;
            if(temp == ".." && !v.empty()) v.pop_back();//遇见..退到上一个目录
            else if (temp != "..") v.push_back(temp);//字母就加入v;
        }
        for (string s : v) res += "/" + s;
        return res.empty() ? "/" : res;
    }
};

LeetCode—72(编辑距离)

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LeetCode—73(矩阵置零)

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方法:
O(mn)O(mn)O(mn)空间的解法,就是直接新建一个和maxtrix的矩阵,直接一行一行的扫,有0,将新建矩阵对应行为0.在进行列操作。
O(m+n)O(m+n)O(m+n)空间的解法,就是直接用一个m大小的行数组,记录哪行存在0,再用一个n大小的列数组,记录哪列存在0,直接更新原矩阵。
O(1)O(1)O(1)空间的解法,意味着不可以新建数组,待解。

LeetCode—74(搜索二维矩阵)

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方法:
第一个方法,可以在最后一列上使用一次二分法,在该行使用一次二分法。即使用两次二分法。
第二个方法,只是用一次二分法,将二维数组看成一个一个一维数组,0,m*n-1.
C++代码:

class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        if(matrix.empty() || matrix[0].empty()) return false;
        if(target < matrix[0][0] || target > matrix.back().back()) return false;//小于第一个或者大于最后一个
        int m = matrix.size(),n = matrix[0].size();
        int left = 0,right = m*n-1;
        while(left <= right){
            int mid = left + (right - left)/2;//记住这里,防止溢出,而且指针,迭代器不支持相加操作,所以不用(right-left)>>1
            if(matrix[mid/n][mid%n] == target) return true;
            else if(matrix[mid/n][mid%n] < target) left = mid + 1;
            else right = mid - 1;
        }
        return false;
    }
};

LeetCode—75(颜色分类)

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方法:(不太懂)
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C++代码:

class Solution {
public:
    void sortColors(int A[], int n) {int red = 0, blue = n - 1;
        for (int i = 0; i <= blue; ++i) {
            if (A[i] == 0) {
                swap(A[i], A[red++]);
            } else if (A[i] == 2) {
                swap(A[i--], A[blue--]);
            } 
        }
    }
};
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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