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A “word-wrap” functionality(一个字符串包裹函数)

中文 我们希望构建一个字符串处理函数,这个字符串处理函数将会对给定输入的字符串和参数进行处理。...我们首先将会定义一个字符串的数组,在这个字符串的数组中每一个元素都是存储为一个单词,同时我们将会给出一个整数类型的参数。...你的方法将会对上面输入的 2 个参数进行运算,在每一个单词和每一个单词之间会添加一个字符 ”-“ 来进行区分,同时新生成的数组或者 List 每一元素的字符串长度将不能超过给出的字符串的长度。...下一步,对字符串,从头到给定的长度进行截断后获得子字符串,随后对子字符串进行判断,如果这个子字符串是以横杠结尾的话,删除横杠然后压入需要返回的数组,然后更新需要处理的字符串为截断后余下的字符串。...然后删除掉最后的横杠压入需要返回的列表中。 在余下的字符串中可能遇到的情况是目前你将会是横杠开头的,因此你还需要删除掉余下字符串中开头和结尾的横杠。

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    在 D 天内送达包裹的能力

    链接传送带上的包裹必须在 D 天内从一个港口运送到另一个港口。传送带上的第 i 个包裹的重量为 weights[i]。每一天,我们都会按给出重量的顺序往传送带上装载包裹。...我们装载的重量不会超过船的最大运载重量。返回能在 D 天内将传送带上的所有包裹送达的船的最低运载能力。...示例 1:输入:weights = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], D = 5输出:15解释:船舶最低载重 15 就能够在 5 天内送达所有包裹,如下所示:第 1 天:1, 2, 3,...(8), (9), (10) 是不允许的。...输入:weights = [3,2,2,4,1,4], D = 3输出:6解释:船舶最低载重 6 就能够在 3 天内送达所有包裹,如下所示:第 1 天:3, 2第 2 天:2, 4第 3 天:1, 4输入

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    量子计算(八):观测量和计算基下的测量

    ​观测量和计算基下的测量​一、观测量量子比特(qubit)不同于经典的比特(bit),一个量子比特|>可以同时处于|0>和|1>两个状态,可用线性代数中的线性组合(linear combination)...二、计算基下的测量在计算基下单量子比特的测量,单量子比特在计算基下有两个测量算子分别是。注意到这两个测量算子都是自伴的,即且因此该测量算子满足完备性方程。...设系统被测量时的状态是,则测量结果为0的概率为对应测量后的状态为测量结果为1的概率为测量后的状态为量子测量有很多种方式,比如投影测量(projective measurements)、POVM 测量(Positive...可观测量可以写成谱分解的形式这里的为在的特征值对应特征空间上的投影。测量的可能结果对应于可观测量的特征值。...在对状态|>测量之后,得到结果的概率为若测量后,结果发生,则量子系统最新的状态为 ​投影测量有一个重要的特征就是很容易计算投影测量的平均值。这个公式它能够简化很多计算。观测量的平均值通常也记作。

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    LeetCode:1011.在D天内送达包裹的能力

    本文最后更新于 764 天前,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 题目 传送带上的包裹必须在 D 天内从一个港口运送到另一个港口。传送带上的第 i 个包裹的重量为 weights[i]。...每一天,我们都会按给出重量的顺序往传送带上装载包裹。我们装载的重量不会超过船的最大运载重量。返回能在 D 天内将传送带上的所有包裹送达的船的最低运载能力。...示例 1: 输入:weights = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], D = 5 输出:15 解释: 船舶最低载重 15 就能够在 5 天内送达所有包裹,如下所示: 第 1 天:1,...2, 3, 4, 5 第 2 天:6, 7 第 3 天:8 第 4 天:9 第 5 天:10 请注意,货物必须按照给定的顺序装运,因此使用载重能力为 14 的船舶并将包装分成 (2, 3,...示例 2: 输入:weights = [3,2,2,4,1,4], D = 3 输出:6 解释: 船舶最低载重 6 就能够在 3 天内送达所有包裹,如下所示: 第 1 天:3, 2 第 2 天:2

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    中国快递包裹总量的预测-基于SARIMA模型

    国家统计局网站公布的快递包裹量数据可以看作是标准的时序数据,但与普通时序数据不同的是,它的数值变化存在明显的季节性波动。处理季节性时间序列只用ARMA方法是不够的。...这种周期是由于季节性变化(包括季度、月度、周度等变化)或其他一些固有因素引起的。这类序列称为季节性序列。在快递包裹运输领域中,季节性影响是不可避免的。处理季节性时间序列只用ARMA方法是不够的。...经过图形观察,可以初步判断出: 1.我国快递包裹量有明显呈级数增长趁势; 2.包裹量的变化存在季节性因素; 3.通过自相关-偏自相关图可以看出,应该使用MA()模型来拟合。...通过随机、趋势、季节三张图可以看出,我国快递包裹量呈级数增长;包裹量的变化存在季节性因素;时序随机性变化平稳。 plot(x$seasonal) ?...二月份之所以不准,主要原因是赶上春节假期,全国休假,包裹量骤降是必然的。 综上所诉,针对带有季节波动性的时序数据,SARIMA模型明显优于ARIMA模型。

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    基于SDN的网络状态测量

    在很多网络场景中,SDN控制器的决策都取决时延,带宽和拓扑等网络状态。在开发SDN应用的过程中,笔者总结了一些有用的网络状态测量的解决方案,可以为初学者在解决网络问题时提供一些启发。...本文将主要介绍如何通过SDN控制器和OpenFlow协议来测量和收集网络中的时延、带宽以及拓扑状态等信息。 ? 时延 时延的测试在终端会显得很容易,但是在交换机节点上测试时延就比较麻烦。...在SDN网络中获取带宽可以通过OpenFlow协议,也可以通过第三方的测量软件获取数据,如sFlow。此处仅介绍如何通过OpenFlow协议来获取可用带宽。 一条链路的带宽由两个端口的能力决定。...但是传统设备如果不通过其他形式去发现还是无法发现具体的网络拓扑的信息。 总结 本文总结了在SDN网络中如何发现和测量网络的一些基础的信息,比如链路的时延和带宽,网络的拓扑等等。...发现和测量这些基础的网络状态可以用于其他的网络决策,从而使得网络运行更加合理,进而提高资源利用率。以上部分内容以实现并公布,比如带宽测量模块可查看《SDN网络感知服务与最短路径应用》。

    1.9K40

    电商包裹数背后的秘密,阿里为何紧张拼多多

    因此,有人用推算的包裹数来验证各家平台的GMV是否注水。这的确是个不错的思路。 事实上,物流包裹数并非SEC要求必须公布的数字,电商平台不会在财报中主动公布,也不需要经过审查。...比如,阿里此前就公布过今年3月的快递包裹数量——菜鸟和通达系快递每天配送的包裹量,比2月份实现翻倍增长,全网每天流转包裹超过2亿个。 电商包裹数的确是评估电商行业表现和发展状况的重要判断因素。...在不同数据和估测之下,真实的电商包裹数据应该是什么?其中,又藏着什么样的秘密? 看电商包裹数,一定要参照国家邮政局的数据。 在包裹数上,各家电商平台一直在暗自“较劲”,从不同维度公布了自己的数据。...从真实的物流包裹数变化,看未来的电商格局 从数据来看,拼多多的快递包裹数始终处在高速增长的阶段,已经成为快递行业的最大增量。...如果以80-85%的实物订单占比来推算,拼多多在2018年的物流包裹数在90亿件左右;2019年的物流订单数在165亿件左右,日均在4500万个包裹左右。

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    测量探头的 “温漂” 问题,对于氮化镓衬底厚度测量的实际影响

    然而,氮化镓衬底厚度测量的准确性却常常受到一个隐匿 “敌手” 的威胁 —— 测量探头的 “温漂” 问题。...一、“温漂” 现象的内在成因测量探头的 “温漂”,本质上源于温度变化引发探头自身物理特性的改变,进而导致测量误差。一方面,环境温度波动是 “温漂” 的重要导火索。...依据电信号与厚度测量的转换机制,这些细微变化会直接反映在测量结果上,导致厚度测量值出现偏差。...现有的测量探头多由多种材料复合而成,金属部件在温度变化时热膨胀明显,即使选用低热膨胀系数的材料,在纳米级精度要求的氮化镓衬底厚度测量场景下,材料热胀冷缩带来的微小形变依然足以引发显著测量误差。...但车间温度的自然起伏以及探头自身发热的不确定性,使得测量过程仿若置身波涛汹涌的海面,测量数据毫无规律地跳动。

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    DCDC模块的电源纹波的测量

    一般使用交流毫伏表来测量纹波电压,因为交流毫伏表只对交流电压响应,并且灵敏度比较高,可测量很小的交流电压,而纹波往往是比较小的交流电压。如果没有交流毫伏表,也可使用示波器来测量。...干净的电源是数字电路稳定工作的前提,也是模拟器件的各项参数的重要保障。   为确定电源的质量,必须对DC/DC模块的输出纹波进行测量。...但很多人测量得到的纹波值动辄上百mV,甚至几百mV,远远比器件手册提供的最大纹波值大,这主要是测量方法的不正确造成的。...正确的测量方法   1)限制示波器带宽为20MHz(大多中低端示波器档位限制在20MHz,高端产品还有200MHz带宽限制的选择),目的是避免数字电路的高频噪声影响纹波测量,尽量保证测量的准确性。   ...3)保证探头接地尽量短(测量纹波动辄上百mV的主要原因就是接地线太长),尽量使用探头自带的原装测试短针。

    1.2K10

    测量探头的 “温漂” 问题,对于碳化硅衬底厚度测量的实际影响

    然而,测量探头的 “温漂” 问题却如同一股暗流,悄然冲击着这一精准测量的防线,给碳化硅衬底厚度测量带来诸多实际且棘手的影响。...一、“温漂” 现象的内在根源测量探头的 “温漂”,本质上是由于温度因素致使探头自身物理特性发生改变,进而引发测量误差的现象。一方面,环境温度的波动是 “温漂” 的重要诱因。...根据电学测量与厚度转换的原理,这些细微改变将直接反映在测量信号上,造成厚度测量值的偏差。另一方面,探头自身在工作过程中的发热也是不可忽视的因素。...然而,车间温度的自然起伏以及探头自身发热的不确定性,使得测量过程仿若置身波涛汹涌的海面,测量数据毫无规律地跳动。...综上所述,测量探头的 “温漂” 问题虽隐匿却对碳化硅衬底厚度测量有着广泛而深刻的实际影响,从短期测量精度到长期工艺可靠性,贯穿半导体制造全过程。

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    表面粗糙度的测量基础

    因此,R轮廓是对P轮廓的有意修改。 评估的基础 测量工件表面纹理时,评估通常基于一个指定的参考长度。如果零件设计图中未确定参考长度,则表面纹理测量人员必须确定参考长度。...测量长度 lt = 总长度 (包含起始、评估和停止长度)。 ln = 评估长度 (在标准情况下包含5个参考长度)。 lr = 参考长度。...基于R轮廓的参数: R轮廓中最常见的参数是: Ra 平均线 对被评估轮廓的算术平均偏差的评估。 Ra - 轮廓平均粗糙度 评估长度内与直线的所有偏差的平均值,无论是否是垂直方向。...图纸指示示例: Rz - 轮廓最大高度 (平均值) 轮廓最大高度Rz是在评估长度内获得的最大峰高与最大谷深之间的单个轮廓高度的平均值。通常有5个参考长度,但该值可能因现代测量设备的不同而不同。...轮廓深度 材料比 c = 参考水平 Rmr - 材料比 (Abbot-Firestone曲线) 测量一种物品“耐磨性”的最合适方法是评估其表面的材料比。Rmr以百分比表示。

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    室内定位系统的三边测量与三角测量

    三边测量依赖于信号强度作为距离的类比。三角测量依赖于标签信号接收的时间差。...什么是三角测量? 三角测量是一种计算位置的方法,它依赖于两个测量装置之间的已知距离和从这两个点到物体的测量角度。...实践中的三角测量和三边测量 在资产跟踪领域,三边测量目前更为常见。大多数使用BLE或超声波技术的公司都依赖于三边测量,因为它很容易实现。以BLE跟踪解决方案为例。...计算并不比三边测量复杂得多,但是测量本身由于测量方式的不同而变得更加敏感。三边测量依赖于信号强度作为距离的模拟,而三角测量依赖于标签信号接收中的时间差。因为这些信号以光速传播,所以传输的时差很小。...如前所述,三边测量的精度约为1-2米,但三角测量显示精度有望达到约0.5米。它们的综合能力为更高精度的应用提供了潜力。 原文链接

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    立体视觉的物距测量

    在本文中,我们介绍了立体视觉的相关内容,即使用多个摄像机视图来获取有关视图深度的信息。使用立体视觉,可以从不同相机视图中的图像得出某个点的世界位置。 立体视觉 双目立体视觉是机器视觉的重要形式。...结合两个位置获得的图像并观察它们之间的差异,以便获得清晰的深度感,建立特征之间的对应关系,并将同一空间中的相同物理点映射到不同图像中的图像点。这种差异称为视差图。...考虑不经过空间中任何两个摄像机的中心的平面π,并且穿过第一个摄像机的中心C和x的光线在X处与平面π相交,然后将该点投影到点上。第二个图像x',此过程是平面π的平移。...推导基本矩阵和基本矩阵 从相机成像的几何描述中,我们可以理解以下公式: 其中K是相机内部参数,R和t是第一相机的相机坐标系中第二相机的外部参数,Pw是第一相机的坐标系中的点坐标。...基本原理是,给定图像上的某个点,在像素附近选择一个子窗口,并根据一定的相似性判断依据,在另一图像的区域中,选择最接近该子窗口的图像。-窗口。 匹配成本的计算是针对左图像和右图像的每个像素。

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