剑指offer---替换空格

本文介绍了一种将字符串中的空格替换为“%20”的算法实现。通过遍历字符数组,统计空格数量并预留替换空间,最终完成替换过程。文章提供了完整的Java代码示例。

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剑指offer---替换空格

题目: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。

public class ReplaceBlank {
	
	public static String replace(String str){		
		if(str.length()<=0) return null; 
		int empty=0;
		char[] arr = str.toCharArray();
		for(int i=0;i<arr.length;i++){
			if(arr[i]==' ') empty++;
		}
		char[] array =new char[arr.length+empty*2];
		int i=arr.length-1;
		int j=array.length-1;
		while(i>=0){
			if(arr[i]!=' '){
				array[j--]=arr[i--];
				//i--;
				//j--;
			}else{
				i--;
				array[j--]='0';
				array[j--]='2';
				array[j--]='%';
			}
		}
		return new String(array);	
		
		
	}

	public static void main(String[] args) {
		ReplaceBlank black=new ReplaceBlank();
		System.out.println(black.replace(""));
		System.out.println(black.replace("Hello"));
		System.out.println(black.replace("Hello World !"));
	}
}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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