[leetcode] Simplify Path

本文介绍了一个C++程序,用于简化Unix风格的文件绝对路径。通过解析路径中的特殊符号如'.'和'..',以及多余的斜杠,将路径规范化。

题目:

Given an absolute path for a file (Unix-style), simplify it.

For example,
path = "/home/", => "/home"
path = "/a/./b/../../c/", => "/c"

click to show corner cases.

Corner Cases:

  • Did you consider the case where path = "/../"?
    In this case, you should return "/".
  • Another corner case is the path might contain multiple slashes '/' together, such as "/home//foo/".
    In this case, you should ignore redundant slashes and return "/home/foo".


代码:

class Solution {
public:
    /***
     * 注意几个细节:
     * 1)重复连续出现的'/',只按1个处理,即跳过重复连续出现的'/';
     * 2)如果路径名是".",则不处理;
     * 3)如果路径名是"..",则需要弹栈,如果栈为空,则不做处理;
     * 4)如果路径名为其他字符串,入栈。
     * 
     * 
     * */
    string simplifyPath(string path) {
        int size = path.size();
        stack<string> ss;
        for(int i = 0; i < size;){
            //跳过'/'
            while('/' == path[i] && i < size)
                ++ i;
            //记录路径名称
            string s = "";
            while('/' != path[i] && i < size)
                s += path[i ++];
            //对当前路径进行处理
            if(s == ".." && !ss.empty())
                ss.pop();
            else if(s != "" && s!= "." && s != "..")
                ss.push(s);
        }
        string res = "";
        if(ss.empty())
            return "/";
        else{
            //注意输出顺序
            while(!ss.empty()){
                res = "/" + ss.top() + res;
                ss.pop();
            }
        }
        return res;
            
    }
};



先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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