389. Find the Difference

本文介绍了一道LeetCode上的简单题目:通过比较两个字符串找出被添加的字母。使用计数数组的方法来解决此问题,并强调了变量初始化的重要性。

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Given two strings s and t which consist of only lowercase letters.

String t is generated by random shuffling string s and then add one more letter at a random position.

Find the letter that was added in t.

Example:

Input:
s = "abcd"
t = "abcde"

Output:
e

Explanation:
'e' is the letter that was added.

这是leetcode第二次周赛的第一题,最简单的一题。一般大家都五分钟内提交了。我写的是用两个计数数组统计s和t的字母出现次数,不一样的那个就是答案。

    char findTheDifference(string s, string t) {
        int count1[26] = {0};
        int count2[26] = {0};
        int i;
        for (i = 0; i < s.size(); i++) {
            count1[s[i]-'a']++;
        }
        for (i = 0; i < t.size(); i++) {
            count2[t[i]-'a']++;
        }
        for (i = 0; i < 26; i++) {
            if (count1[i] != count2[i]) return 'a'+i;
        }
        return NULL;
    }

楼主第一遍提交居然还错了,因为忘了给count1和count2初始化了,这里的局部变量如果不初始化的话是不会默认初始化为0的,所以每次返回的结果都是‘a’. 因为第一个就不一样。顺便提醒大家leetcode每多提交一次是有扣分的,直接罚时间。影响排名,所以谨慎提交。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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