[LintCode] Left Pad 左填充

简介:

You know what, left pad is javascript package and referenced by React: 
Github link

One day his author unpublished it, then a lot of javascript projects in the world broken.

You can see from github it's only 11 lines.

You job is to implement the left pad function. If you do not know what left pad does, see examples below and guess.

Example
leftpad("foo", 5)
>> " foo"

leftpad("foobar", 6)
>> "foobar"

leftpad("1", 2, "0")
>> "01"

这道题让我们实现左填充,具体做法参见上面的例子,需要注意的是,如果给定的大小比原字符串的长度小的话,返回原字符串,即不做任何处理,如果大的话,再前面填充二者之差个给定的字符,那么可以写出代码如下:

解法一:

class StringUtils {
public:
    static string leftPad(string& originalStr, int size, char padChar=' ') {
        if (size <= originalStr.size()) return originalStr;
        return string(size - originalStr.size(), padChar) + originalStr;
    }
};

我们也可以压缩到一行直接写出来:

解法二:

class StringUtils {
public:
    static string leftPad(string& originalStr, int size, char padChar=' ') {
        return size <= originalStr.size() ? originalStr : string(size - originalStr.size(), padChar) + originalStr;
    }
};

本文转自博客园Grandyang的博客,原文链接:左填充[LintCode] Left Pad ,如需转载请自行联系原博主。

相关文章
|
存储
操作系统(5.1)--虚拟储存器
综上所述:程序只要装入内存一部分就可以运行,当用到不在内存的部分时,再将其装入内存。换句话就是说程序全部装入内存并不是程序运行的必要条件。
668 0
|
消息中间件 存储 监控
ActiveMQ系列: ActiveMQ 的死信队列与消费重试机制
maximumRedeliveryDelay:最大传送延迟,只在 useExponentialBackOff 为 true 时有效(V5.5),假设首次重连间隔为 10ms,倍数为 2,那么第二次重连时间间隔为 20ms,第三次重连时间间隔为 40ms,当重连时间间隔大的最大重连时间间隔时,以后每次重连时间间隔都为最大重连时间间隔。默认为 -1。
1373 0
ActiveMQ系列: ActiveMQ 的死信队列与消费重试机制
|
2月前
|
JSON API 数据格式
小红书API接口文档:笔记详情数据开发手册
小红书笔记详情API可获取指定笔记的标题、正文、互动数据及多媒体资源,支持字段筛选与评论加载。通过note_id和access_token发起GET/POST请求,配合签名验证,广泛用于内容分析与营销优化。
|
缓存 对象存储 数据安全/隐私保护
阿里云OSS图片访问出现跨域:Access to image at from origin has been blocked by CORS policy
阿里云OSS图片访问出现跨域:Access to image at from origin has been blocked by CORS policy
3813 0
阿里云OSS图片访问出现跨域:Access to image at from origin has been blocked by CORS policy
|
4月前
|
人工智能 缓存 算法
分享5款功能简洁的实用软件
本文介绍了几款实用的小众软件,包括资讯聚合平台Feedly、高速文件传输工具FastCopy、多功能在线工具箱3171.CN、矢量绘图软件Inkscape以及隐私保护工具文件夹隐藏精灵。这些软件功能强大,适用于多种专业和个人使用场景。
372 0
|
分布式计算 大数据 数据处理
Python入门与大数据处理环境配置指南
**Python入门与大数据处理环境配置** Python作为高级编程语言,因其简洁语法和丰富库资源,成为数据处理、AI和大数据分析首选。本文旨在介绍Python基础和环境配置,特别是针对大数据处理的环境搭建。首先,讲解Python语言基础,包括语言概述、基本语法(变量、数据类型、控制流语句、函数和模块)。接着,讨论如何安装Python环境,以及安装NumPy、Pandas等大数据处理库。对于大数据处理,可以选择本地环境或搭建分布式环境,如Hadoop和Spark,并提供相关API示例。最后,列出环境配置中可能遇到的问题及解决方案,如版本不兼容、库安装失败等,并提供参考资料以供深入学习。
418 3
|
存储 安全 Java
synchronized原理-字节码分析、对象内存结构、锁升级过程、Monitor
本文分析的问题: 1. synchronized 字节码文件分析之 monitorenter、monitorexit 指令 2. 为什么任何一个Java对象都可以成为一把锁? 3. 对象的内存结构 4. 锁升级过程 (无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁) 5. Monitor 是什么、源码查看(hotspot虚拟机源码) 6. JOL工具使用
|
存储 算法
【数据结构和算法】图的各类概念与图的存储结构(还有十字链表与邻接多重表的介绍)
【数据结构和算法】图的各类概念与图的存储结构(还有十字链表与邻接多重表的介绍)
603 0
【数据结构和算法】图的各类概念与图的存储结构(还有十字链表与邻接多重表的介绍)
|
缓存 自然语言处理 并行计算
基于NVIDIA A30 加速卡推理部署通义千问-72B-Chat测试过程
本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型(Qwen-72B-Chat)的性能基准测试,包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机,配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法,并展示了API测试结果和性能分析。
4891 1
|
存储 数据采集 数据可视化
基于Python flask+MySQL+echart的电影数据分析可视化系统
该博客文章介绍了一个基于Python Flask框架、MySQL数据库和ECharts库构建的电影数据分析可视化系统,系统功能包括猫眼电影数据的爬取、存储、展示以及电影评价词云图的生成。
786 1