Leetcode-58: Length of Last Word

本文介绍了一种使用C++编程语言来寻找并计算给定字符串中最后一个非空单词长度的方法。通过将输入字符串反转,并查找首个非空字符的位置来实现。特别考虑了边缘情况,如空字符串和尾部含有多个空格的字符串。

这题较易,但陷阱也不少。

我的解法是把string s倒置过来,找第一个非空字符串。

注意:

1) "a   "的情况。此时要用一个while()遍历所有的空格。
2) " "的情况,此时要注意pos不能超界。

#include <iostream>
#include <string>
#include <algorithm>

using namespace std;

int lengthOfLastWord(string s) {
    if (!s.size()) return 0;
    string s_orig(s);

    reverse(s.begin(), s.end());
    size_t pos = s.find(' ');

    if (pos==string::npos) return (int)(s_orig.size());
    else if (pos==0) { //for the case of "a " or "a     "
        while((pos<s.size()-1) && (s.at(++pos)==' '));   //pos<s.size() is for the case of " "
        size_t pos2 = s.find(' ', pos);

        if (pos2==string::npos) return s.size()-pos;
        else return pos2-pos;
    }
    else
        return (int)pos;

}

int main()
{
    string input_s="Hello World";
    cout<<lengthOfLastWord(input_s)<<endl;

    input_s="a    ";
    cout<<lengthOfLastWord(input_s)<<endl;

    input_s=" ";
    cout<<lengthOfLastWord(input_s)<<endl;

    return 0;
}


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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