Cracking the coding interview--Q1.5

本文介绍了一种基于字符重复计数的基本字符串压缩方法,并提供了一个Java实现示例。该方法通过统计字符串中连续相同字符的数量来进行压缩,若压缩后的字符串长度大于等于原字符串,则返回原字符串。

原文

Implement a method to perform basic string compression using the counts of repeated characters. For example, the string aabcccccaaa would become
a2blc5a3. If the "compressed" string would not become smaller than the original string, your method should return the original string.

译文

利用计算字符个数的方式实现一种基本的字符串压缩函数。例如字符串"aabcccccaaa"将变成"a2blc5a3"。如果经过压缩的字符串不比原来的字符串短的话,应该返回原字符串。

解答

没什么好说的,直接模拟题目的要求就行了。

public class Main {

    public static String compression (String str) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        int ct, pt = 0;
        int len = str.length();
        while(pt < len) {
            char ch = str.charAt(pt);
            ct = 1;
            for(int i = pt + 1 ; i < len; i++) {
                if(str.charAt(i) == ch)
                    ct++;
                else
                    break;
            }
            sb.append(ch).append(ct);
            pt += ct;
        }
        String res = sb.toString();
        if(res.length() < len)
            return res;
        else
            return str;
    }
        
    public static void main(String args[]) {
        String s1 = "aabcccccaaa";
        String s2 = "aab";
        System.out.println(compression(s1));
        System.out.println(compression(s2));
    }
}

 

posted on 2013-07-12 15:02 长颈鹿Giraffe 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/giraffe/p/3186337.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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