回溯和搜索的收获

本文探讨了如何简化动态规划解决回文串问题,通过代码示例说明如何利用二维数组初始化和状态转移方程。特别强调了对象赋值时引用的重要性。

131.分割回文串

二维数组向其中填写一些值。
可以简化一下代码。
Arrays.fill(arrayname,starting index, ending index,value);
比如boolean需要初始值为正确的写法。

Arrays.fill(arrayname ,starting index ,ending index ,value)

动态规划中,处理字符串的每一个子串是否是回文串:
转移状态的方程是:当i>=j 两个指针相等或者前指针超过了后指针。然后就是:两端的字符相等。

f=new boolean [n][n];
for(int i=0;i<n;i++){
     Arrays.fill(f[i],true);
 }


//动态规划处理字符串;
for(int i=n-1;i>=0;--i){
    for(int j=i+1;j<n;++j){
        f[i][j]=(s.charAt(i)==s.charAt(j))&&f[i+1][j-1];
    }
}

初始化状态数组是都是true
因为要用到f[i+1][j-1]
i在i+1之后,所以要用倒序。

对象的赋值问题,直接加入是对象的引用的赋值。

 	if(i==n){
          ret.add(new ArrayList<String>(ans));//看来对于一些对象的赋值问题还是的小心啊,时刻记得直接加入是对象的引用的赋值。
          return;
      }
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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