剑指offer:替换空格

题目描述

请实现一个函数,将一个字符串中的空格替换成“%20”。例如,当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。

解法

还以为直接来个for遍历的同时来个输出就可以了,原来是要在原字符串上面修改啊,那就计算一下替换过后的字符串长度,然后,从后到前替换,避免覆盖。

code

int cnt = 0;
for(int i=0; i<length; i++)
    if (str[i] == ' ')
        cnt++;
int ll = length+cnt*2; // 替换之后的字符串长度
str[ll--]='\0'; //结尾符号
--length;

while(length >=0 && ll > length ){
    if(str[length] == ' '){
        str[ll--] = '0';
        str[ll--] = '2';
        str[ll--] = '%';
    }
    else
        str[ll--]= str[length];
    length--;
}

java的写法更是简单

public class Solution {
    public String replaceSpace(StringBuffer str) {
        return str.toString().replaceAll(" ","%20");
    }
}

但是:

答案正确(提交异常):答案正确,但系统检测你的代码与已有通过的代码相似度过高。

这就没办法了。

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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