假设称正读和反读都相同的字符序列为“回文”,例如,‘abba’和’abcba’是回文,‘abcde’和’abababb’则不是回文,试写一个算法判别读入的一个以“@”为结束符的字符序列是否是“回文”

时间: 2023-05-31 10:19:40 浏览: 72
### 回答1: 可以使用双指针法: 1. 初始化左右指针,左指针指向序列的第一个字符,右指针指向序列的最后一个字符 2. 如果左右指针指向的字符相同,左指针右移,右指针左移 3. 如果左右指针指向的字符不同,返回false 4. 当左指针大于等于右指针时,返回true 代码如下: ``` bool isPalindrome(string s) { int left = 0, right = s.length() - 1; while (left < right) { if (s[left] != s[right]) { return false; } left++; right--; } return true; } ``` 按照题目要求,结束符为'@',判断时需要注意,可以在读入字符时判断。 ``` bool isPalindrome() { string s; char c; while(cin>>c){ if(c=='@')break; s+=c; } int left = 0, right = s.length() - 1; while (left < right) { if (s[left] != s[right]) { return false; } left++; right--; } return true; } ``` ### 回答2: 判断一个字符序列是否为回文,可以从序列的两端分别向中间进行比较,如果每个字符都相同,那么就是回文。在此基础上,我们可以将输入的字符序列存储在一个数组中,然后使用两个指针分别指向数组的头和尾,每次将两个指针指向的字符进行比较,如果不相同则说明不是回文。 具体地,我们可以按照以下步骤实现判断回文的算法: 1. 定义一个字符数组,用于存储输入的字符序列。 2. 从标准输入中读取字符,直到读取到结束符“@”,将每个字符依次存储到字符数组中。 3. 定义两个整型变量left和right,分别指向字符数组的头和尾。 4. 当left < right时,循环进行以下操作: (1)如果字符数组中left位置的字符和right位置的字符不相同,则说明不是回文,算法结束。 (2)否则,left自增1,right自减1,继续比较下一个位置的字符。 5. 如果以上循环结束时都没有发现不相同的字符,则说明是回文。 具体的实现代码如下: #include <stdio.h> #include <string.h> #define MAX_LENGTH 1000 // 字符数组最大长度 int main() { char str[MAX_LENGTH]; // 定义字符数组 int left = 0, right = 0; // 定义指针变量 // 读入字符序列 printf("请输入字符序列,以'@'结束:\n"); scanf("%s", str); // 计算字符数组长度 int length = strlen(str); // 初始化指针变量 right = length - 1; // 循环比较字符 while (left < right) { if (str[left] != str[right]) { printf("不是回文!\n"); return 0; } left++; right--; } // 如果循环结束,则是回文 printf("是回文!\n"); return 0; } 在实际应用中,我们也可以使用栈或递归来实现判断回文的算法。这些方法在时间复杂度和空间复杂度上略有不同,但本质上都是在比较字符序列的两端。 ### 回答3: 回文是一个非常常见的概念,我们可以利用字符串的特性来处理它。判断一个字符串是否是回文可以采用双指针法,即以字符串中间的位置为基点,从两端开始向中间移动指针,同时比较指针所指的字符是否相等,若存在不相等的情况,则该字符串不是回文。 在本题中,我们可以利用同样的思路来设计判断回文的算法。具体步骤如下: 1. 读入一个以“@”为结束符的字符序列,并将其存储到一个字符串中。 2. 设定两个指针,分别指向字符串的最左端和最右端,即左指针指向第一个字符,右指针指向最后一个字符。 3. 判断左右指针所指的字符是否相等,若相等,则将左指针向右移动一位,将右指针向左移动一位,继续比较;若不相等,则该字符串不是回文,直接输出“不是回文”。 4. 重复步骤 3,直到左右指针相遇或者交叉,此时该字符串是回文,输出“是回文”。 该算法的时间复杂度为 O(n/2),其中 n 是字符串的长度,因为左右指针分别从两端开始移动,每次移动一位。空间复杂度为 O(n),即字符串的长度。 总的来说,该算法是一种简单、高效的判断回文的方法,可以应用于各种语言和场景中。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于Springboot + Mybatis框架实现的一个简易的商场购物系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

用于 CNO 实验的 MATLAB 脚本.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

基于卷积神经网络的垃圾分类.zip

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
recommend-type

基于 Yolov5的检测模型

运行程序 1、测试.pt模型文件 1.在pycharm里打开下载的yolov5环境,在根目录打开runs文件,找到trains文件中的best_1.pt即为训练最优模型。 2.在根目录找到 detect.py 文件,修改代码221行默认路径至模型路径,222行路径更改至所需测试图片路径,点击运行。 2、测试.onnx模型文件 1.在pycharm里打开下载的yolov5环境,在根目录打开 export.py 文件,修改默认输出模型类型为onnx,选择best_1.pt输入模型,点击运行。 2.在根目录找到detect_onnx.py文件,修改代码221行默认路径至模型路径,222行路径更改至所需测试图片路径,点击运行。
recommend-type

郁郁苍苍---基于SpringBoot的多人社区项目.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。