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我想为一个我必须做的CS项目创建一个RLE压缩和解压方法。问题不在于逻辑，而在于 C++ 的技术诀窍。我目前在学校学到的都是 Python，所以我尝试用 Python 做这个项目，这真的很容易......

我打算好好阅读 C++，但今晚没有足够的时间。我希望能得到帮助，因为如果我能理解等效的 C++ 代码，我可能会对这种语言感到更舒服。

有人可以帮我将以下 python 代码转换为 C++ 等效代码吗？

# compresses data using RLE compression
def compress(data):
    letter_counter = 1
    new_data = []
    for i in range(len(data)):
        try:
            # if the element is the same as the next one
            if data[i] == data[i + 1]:
                letter_counter += 1 
            # if different element than previous index                
            else:
                new_data.append(str(letter_counter) + data[i])
                letter_counter = 1  # reset the letter count
        except IndexError:  # when the index is out of range (no more elements)
            new_data.append(str(letter_counter) + data[i])
    return new_data
data = ['w', 'w', 'w', 'w', 'w', 'b', 'b', 'b', 'c', 'd', 'e', 'e']
data2 = ['w', 'w', 'w', 'w', 'w', 'w', 'w', 'w', 'w', 'w', 'w', 'w', 'w', 'w']
return compress(data)  # prints ['5w', '3b', '1c', '1d', '2e']
return compress(data2)  # prints ['14w']
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2 回答 2

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#include<iostream>
#include<string>
#include<sstream>

using namespace std;

string compress(string data) {
    int letter_counter = 1, i=0;
    ostringstream new_data;
    for (i; i<data.length()-1; i++) {
        if (data[i] == data[i+1]) {
            letter_counter += 1;
        } else {
            new_data<<letter_counter;
            new_data<<data[i];
            letter_counter = 1;
        }
    }
    new_data<<letter_counter;
    new_data<<data[i];

    return new_data.str();
}

int main() {
    string data = string("wwwwwbbbcdee");
    string data2 = string("wwwwwwwwwwwwww");
    cout << compress(data) <<endl;
    cout << compress(data2) <<endl;
}

这是使用 C++ 执行此操作的简单方法。它将字符数组视为字符串，并使用 stringstream 轻松地将数字插入字符串。

但归根结底，其他海报是正确的。学习 C++ 的最好方法是自己尝试，遇到问题时请教别人。www.cplusplus.com 是一个很好的资源。

于 2013-03-16T08:54:30.937 回答
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顺便说一句 - 你的 Python 可以大大改进：

from itertools import groupby
print ['{}{}'.format(len(list(g)), k) for k, g in groupby(data)]
于 2013-03-16T04:52:13.913 回答