[LeetCode]Palindrome Pairs

本文探讨了一种算法,旨在从给定的唯一单词列表中找出所有不同的索引对,使得这两个单词的组合形成回文。通过使用Map数据结构,该算法实现了高效的匹配过程,特别适用于大规模数据集。文章详细介绍了算法的工作原理、复杂度分析以及几个实例,展示了其在实际应用中的价值。


Given a list of unique words. Find all pairs of distinct indices (i, j) in the given list, so that the concatenation of the two words, i.e. words[i] + words[j] is a palindrome.

Example 1:
Given words = ["bat", "tab", "cat"]
Return [[0, 1], [1, 0]]
The palindromes are ["battab", "tabbat"]

Example 2:
Given words = ["abcd", "dcba", "lls", "s", "sssll"]
Return [[0, 1], [1, 0], [3, 2], [2, 4]]
The palindromes are ["dcbaabcd", "abcddcba", "slls", "llssssll"]

Credits:
Special thanks to @dietpepsi for adding this problem and creating all test cases.

利用Map来实现匹配。把每个字符串的逆转存储起来,如果一个字符串是回文的化。比如p是回文,由a和b组成。那么一定有(a'表示a的逆转)

p = [a b] p' = [b' a'] ; 由于  p = p'

[a b] = [b' a']  如果 a 比 b 大 ,说明 a = b' + a.substr是回文。 此时[a b]回文

同理如果 b比a大 , b = a' + b.substr是回文。此时[b a ] 回文。

只要遍历每个a找到,字串的逆转是否在map中,同时剩下a的字串是回文串,说明[a b] 是一组解。

复杂度是O(N*k) k是平均字串长度。

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> palindromePairs(vector<string>& words) {
        unordered_map<string,int> Match; //string字符串反转存储起来,用于匹配palindrome
        vector<vector<int>> ans; //结果
        for(int i=0; i<words.size(); ++i){
            string rev = words[i];
            reverse(rev.begin(),rev.end());
            Match[rev] = i;
        }
        if(Match.find("")!=Match.end()){
            for(int i=0; i<words.size(); ++i){
                if(i!=Match[""]&&palindrome(words[i]))
                    ans.push_back({Match[""],i}); //Corner Case {"",palindrome}
            }
        }
        for(int i=0 ; i<words.size(); ++i){
            for(int k=0; k<words[i].size(); ++k){
                string left = words[i].substr(0,k);
                string right = words[i].substr(k,words[i].size()-k);
                if(Match.find(left)!=Match.end()&&palindrome(right)&&Match[left]!=i) 
                //left palindrome left' ,Corner Case {palindrome,""}
                    ans.push_back({i,Match[left]});
                if(Match.find(right)!=Match.end()&&palindrome(left)&&Match[right]!=i)//right' palindrome right
                    ans.push_back({Match[right],i});
            }
        }
        return ans;
    }
    
    bool palindrome(string a){ //判断是否为回文
        int i = 0;
        int j = a.size()-1;
        while(i<j){
            if(a[i]!=a[j])
                return false;
            ++i;
            --j;
        }
        return true;
    }
};

智慧医药系统(smart-medicine)是一款采用SpringBoot架构构建的Java Web应用程序。其界面设计简洁而富有现代感,核心特色在于融合了当前前沿的生成式人工智能技术——具体接入了阿里云的通义千问大型语言模型,以此实现智能医疗咨询功能,从而增强系统的技术先进性与实用价值。该系统主要定位为医学知识查询与辅助学习平台,整体功能结构清晰、易于掌握,既适合编程初学者进行技术学习,也可作为院校课程设计或毕业项目的参考实现。 中医舌诊作为传统医学的重要诊断手段,依据舌象的颜色、形状及苔质等特征来辨析生理状况与病理变化。近年来,随着计算科学的进步,人工智能技术逐步渗透到这一传统领域,形成了跨学科的研究与应用方向。所述的中医舌诊系统正是这一方向的实践产物,它运用AI算法对舌象进行自动化分析。系统以SpringBoot为基础框架,该框架依托Java语言,致力于简化Spring应用程序的初始化与开发流程,其突出优势在于能高效构建独立、可投入生产的应用,尤其契合微服务架构与云原生环境,大幅降低了开发者在配置方面的负担。 系统中整合的通义千问大语言模型属于生成式人工智能范畴,通过海量数据训练获得模拟人类语言的能力,可在限定领域内生成连贯文本,为用户提供近似专业医生的交互式咨询。该技术的引入有助于提升诊断过程的自动化水平与结果一致性。 在设计与体验层面,本系统强调逻辑明晰与操作简便,旨在降低用户的学习门槛,尤其适合中医知识的入门教学。整体交互模式接近百科全书式查询,功能模块精炼聚焦,因而非常适用于教育场景,例如学术项目展示或毕业设计答辩。通过直观的实践界面,使用者能够更深入地理解中医舌诊的理论与方法。 此外,系统界面遵循简约大气的设计原则,兼顾视觉美感与交互流畅性,以提升用户的专注度与使用意愿。结合AI的数据处理能力,系统可实现对舌象特征的快速提取与实时分析,这不仅为传统诊断方法增添了客观量化维度,也拓展了中医知识传播的途径。借助网络平台,该系统能够突破地域限制,使更多用户便捷地获取专业化的中医健康参考,从而推动传统医学在现代社会的应用与普及。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【掺铒光纤放大器(EDFA)模型】掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究,并提供了基于Matlab的代码实现方案。通过对EDFA的工作原理、增益特性、噪声系数等关键性能指标进行数学建模与仿真分析,帮助研究人员深入理解其在光通信系统中的作用机制。文档还列举了多个相关科研方向的技术支持内容,涵盖智能优化算法、路径规划、无人机应用、通信与信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了Matlab在科学研究与工程仿真中的广泛应用能力。此外,文中附带网盘链接,便于获取完整的代码资源与开发工具包。; 适合人群:具备一定光学通信或电子信息背景,熟悉Matlab编程,从事科研或工程仿真的研究生、高校教师及技术研发人员。; 使用场景及目标:①用于光通信系统中EDFA性能的理论分析与仿真验证;②支持科研人员快速构建和测试EDFA模型,提升研究效率;③为教学实验、毕业设计及学术论文复现提供可靠的技术参考与代码基础。; 阅读建议:建议读者结合光通信基础知识,按照文档结构逐步运行并调试Matlab代码,重点关注模型参数设置与仿真结果分析,同时可利用提供的网盘资源拓展学习其他相关课题,深化对系统级仿真的理解。
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