ZigZag Conversion

本文介绍了一种将字符串按Z形模式排列并逐行读取的方法。通过分析Z形模式的规律,找到了每行字符间的位置变化特点,并给出了C++实现代码。

The string "PAYPALISHIRING" is written in a zigzag pattern on a given number of rows like this: (you may want to display this pattern in a fixed font for better legibility)

P   A   H   N
A P L S I I G
Y   I   R
And then read line by line: "PAHNAPLSIIGYIR"

Write the code that will take a string and make this conversion given a number of rows:

string convert(string text, int nRows);

convert("PAYPALISHIRING", 3) should return "PAHNAPLSIIGYIR".


一般这样的题目都是需要先找到规律,我找的规律这这样的

每一个完整的列之间的间隔是行数+2(记为Cnt),从第二行开始,间隔呈现出这样的规律,Cnt - 2 * (所在行 - 1)  , 2 * (所在行 - 1) ,然后就是这样的一个循环。


最后的C++代码贴上:

    string convert(string s, int nRows) {
        if (s.size() == 0 || 1 == nRows) {
            return s;
        }
        string sRet;
        int iCnt = 2 * (nRows - 1);
        for (int iRow = 1 ; iRow <= nRows ; ++iRow ) {
                int iInc[2] , tmp = 0;
                if (iRow == 1 || iRow == nRows) {
                    iInc[0] = iCnt;
                    iInc[1] = iCnt;
                }
                else {
                    iInc[0] = iCnt - 2 * (iRow - 1);
                    iInc[1] = iCnt - iInc[0];
                }
                for (int j = iRow - 1 ; j  < s.size() ; j += iInc[tmp] , tmp = (++tmp) % 2) {
                    sRet += s[j];
                }
        }
        return sRet;
    }



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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