Partition Labels java leetcode 走地牙

/*
思路:建立hashmap 储存s中每个字母在string中最后的位置;
然后遍历string 找到 当前字母的最后位置存到temp 如果在后续遍历的过程中 大于temp 则更新temp 一直到i = temp 此时能得到一个partition,
辅助需要 start tamp 两个位置变量 用于得到partition的长度;
*/
class Solution {
    public List<Integer> partitionLabels(String S) {
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        int start = 0, temp = 0;
        HashMap<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        char[] cs = S.toCharArray();
        for(int i = 0; i < cs.length; i++) {
            map.put(cs[i], i);
        }
        for(int i = 0; i < cs.length; i++) {
            temp = map.get(cs[i]) > temp ? map.get(cs[i]) : temp;
            if(i == temp) {
                result.add(temp - start + 1);
                start = i + 1;
                temp = i + 1;
            }
        }
        return result;
    }
}

内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
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