华为机试题目:删除重复字符

本文介绍了一种算法,用于从给定字符串中去除重复字符,包括核心代码实现和测试过程。
#include <stdio.h>
#include <string.h>

//pInputStr中是原来待处理的字符串,m是其大小
//pOutputStr是删除重复后的字符串,其大小用n返回
void RemoveRepeatChar(const char* pInputStr, int m,char* pOutputStr, int* n)
{
	int k = 0;	//开始时,pOutputStr是空的,所以赋值0
	//遍历pInputStr中的字符
	for( int i = 0; i < m; i++)
	{
		char Test_char = pInputStr[i];	//检测这个字符是否出现过
		int j =0; //用于遍历pOutputStr
		for( j = 0; j  < k; j++)
		{
			//如果有重复的字符,直接结束循环
			if( pOutputStr[j] == Test_char)		
				break;
		}

		//判断Test_char是否出现过,如果j遍历到了最后,那么一定没有重复了
		if( j == k)
		{
			pOutputStr[k] = Test_char;
			k++;	//长度加1
		}
	}

	//遍历结束, 在pOutputStr后面加'\0'
	pOutputStr[k] = '\0';
	//将k赋值给n,返回
	*n = k;
}


//测试
int main()
{
	char buf[] = "abcdefbcd";
	char res[32];
	int k = 0; //用于返回res大小
	RemoveRepeatChar(buf,sizeof(buf),res,&k);
	printf("%s",res);
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/dylantsou/archive/2012/09/12/2681552.html

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,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用制,尝在不同测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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