Implement strStr()

本文介绍了一个简单的Java程序,用于实现在一个字符串中查找另一个字符串的功能。通过双重循环遍历的方法来对比子串与目标字符串是否匹配,如果匹配则返回子串开始的位置索引。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

public class Solution {
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        if (haystack == null || needle == null) {
            return -1;
        }
        for (int i = 0; i <= haystack.length() - needle.length(); i++) {
            int j = 0;
            for (; j < needle.length(); j++) {
                if (haystack.charAt(i + j) != needle.charAt(j)) {
                    break;
                }
            }
            if (j == needle.length()) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
}

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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