【To Understand!回文串8 哈希表】LeetCode 336. Palindrome Pairs

本文详细介绍了LeetCode 336题“回文串对”的两种解决方案。首先给出了一种简单但效率较低的方法,然后介绍了一种使用哈希表和set的高效解法,并附上了完整的C++代码实现。

LeetCode 336. Palindrome Pairs

Solution1:我的答案
最笨的方法,果然因为时间复杂度太高而无法AC……
难怪是hard
只是记录一下……

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> palindromePairs(vector<string>& words) {
        vector<vector<int> > res;
        if (words.size() == 0) return res;
        int n = words.size();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (j != i) {
                    string temp = words[i] + words[j];
                    if (isPalin(temp)) {
                        vector<int> temp_res = {i, j};
                        res.push_back(temp_res);
                    }                   
                }
            }
        }
        return res;
    }

    bool isPalin(string s) {
        if (s.size() == 0) return false;
        int left = 0, right = s.size() - 1;
        while (left < right) {
            if (s[left] != s[right])
                return false;
            else {
                left++;right--;
            }
        }
        return true;
    }
};

Solution2:
参考网址:http://www.cnblogs.com/grandyang/p/5272039.html
先来看第一种方法吧,要用到哈希表来建立每个单词和其位置的映射,然后需要一个set来保存出现过的单词的长度,算法的思想是,遍历单词集,对于遍历到的单词,我们对其翻转一下,然后在哈希表查找翻转后的字符串是否存在,注意不能和原字符串的坐标位置相同,因为有可能一个单词翻转后和原单词相等,现在我们只是处理了bat和tab的情况,还存在abcd和cba,dcb和abcd这些情况需要考虑,这就是我们为啥需要用set,由于set是自动排序的,我们可以找到当前单词长度在set中的iterator,然后从开头开始遍历set,遍历比当前单词小的长度,比如abcdd翻转后为ddcba,我们发现set中有长度为3的单词,然后我们dd是否为回文串,若是,再看cba是否存在于哈希表,若存在,则说明abcdd和cba是回文对,存入结果中,对于dcb和aabcd这类的情况也是同样处理,我们要在set里找的字符串要在遍历到的字符串的左边和右边分别尝试,看是否是回文对,这样遍历完单词集,就能得到所有的回文对,参见代码如下:

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> palindromePairs(vector<string>& words) {
        vector<vector<int>> res;
        unordered_map<string, int> m;
        set<int> s;
        for (int i = 0; i < words.size(); ++i) {
            m[words[i]] = i;
            s.insert(words[i].size());
        }
        for (int i = 0; i < words.size(); ++i) {
            string t = words[i];
            int len = t.size();
            reverse(t.begin(), t.end());
            if (m.count(t) && m[t] != i) {
                res.push_back({i, m[t]});
            }
            auto a = s.find(len);
            for (auto it = s.begin(); it != a; ++it) {
                int d = *it;
                if (isValid(t, 0, len - d - 1) && m.count(t.substr(len - d))) {
                    res.push_back({i, m[t.substr(len - d)]});
                }
                if (isValid(t, d, len - 1) && m.count(t.substr(0, d))) {
                    res.push_back({m[t.substr(0, d)], i});
                }
            }
        }
        return res;
    }
    bool isValid(string t, int left, int right) {
        while (left < right) {
            if (t[left++] != t[right--]) return false;
        }
        return true;
    }
};
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
### LeetCode 336 Palindrome Pairs 解析 对于给定单词列表 `words`,目标是从该列表中找出所有的索引对 `(i, j)`,使得由这两个单词组成的字符串是回文串。此问题可以通过构建字典树(Trie)来高效解决[^1]。 #### 方法一:暴力法 最直观的方法是对每一对可能的组合进行两两比较,检查它们连接后的字符串是否为回文串。这种方法的时间复杂度较高,达到 O(n^2 * k),其中 n 是数组长度而 k 表示平均单词长度。虽然简单易懂但是效率低下,在数据量较大时表现不佳。 #### 方法二:哈希表优化方案 为了提高性能,可以利用哈希表存储反转后的单词及其对应的下标位置。遍历每一个单词 w_i 并尝试将其拆分为前后缀 s 和 p (即 w_i = sp 或者 w_i=p+s) ,如果前缀s本身构成一个回文串,则只需要查询是否存在另一个单词等于p的逆序;同理当后缀p是一个有效的回文串时也做同样的处理。这样做的好处是可以显著减少不必要的匹配次数并加快检索速度。 ```cpp class Solution { public: unordered_map<string,int> mp; bool isPalindrome(string& str){ int l=0,r=str.length()-1; while(l<r && str[l]==str[r]) ++l,--r; return l>=r; } vector<vector<int>> palindromePairs(vector<string>& words) { vector<vector<int>> res; // 建立映射关系 for(int i=0;i<words.size();++i) mp[string(words[i].rbegin(),words[i].rend())]=i; for(int i=0;i<words.size();++i){ string word=words[i]; if(mp.count(word)&&mp[word]!=i) res.push_back({min(i,mp[word]),max(i,mp[word])}); for(int j=1;j<=word.size();++j){ auto prefix=word.substr(0,j); auto suffix=word.substr(j); if(isPalindrome(prefix) && mp.count(suffix)) res.push_back({mp[suffix],i}); if(isPalindrome(suffix) && mp.count(prefix)) res.push_back({i,mp[prefix]}); } } // 删除重复项 sort(res.begin(),res.end()); res.erase(unique(res.begin(),res.end()),res.end()); return res; } }; ``` 上述代码实现了基于哈希表的方式寻找所有符合条件的索引对,并通过去重操作确保最终结果不含有冗余条目。
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