LeetCode Valid Anagram

本文介绍了一种使用HashMap来判断两个字符串是否为字母异位词的方法,并提供了一种更简洁的排序比较方法。

原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/valid-anagram/

这道题可以用HashMap来解决,首先判断 s 和 t 长度是否相等,若不等返回 false。

若想等,对于s的每一个character存入hm,value是该character出现的次数。

然后遍历t的每一个character,从hm中相应减出去,若在减除过程中碰到hm中没有的character,直接返回false。

若没有遇到hm中没有的character,剪完后看hm的value是不是都是0,都是0,两个string才是anagram。


Note: 1. hm.get(key)  返回的是一个数,不可以直接写成 hm.get(key)++,  这里error-prone。还有加时候用s,减时候用t,很容易搞  混。

  2. When iterating HashMap, 要注意先写Set,再用这个 Set的iterator() function。 还有写key的type注意要写成Object,不可以  写成char或者Character,否则会报错,如下:

Set keySet = hm.keySet();
Iterator it = keySet.iterator();
while(it.hasNext()){
    Object key = it.next();
    System.out.println(hm.get(key));
}

  3. 若是要print HashMap, 可用以下方法:

for(Character key : hm.keySet()){
    System.out.println("Key: " + key + " Value: " + hm.get(key));
}


补充:回头一看,这道题可以直接sort 两个string 然后比较,相同就返回true。 Code 在 Method 2 中。

不过要注意,for Strings, equals() method works as str1.equals(str2); for Arrays, equals() method works as Arrays.equals(arr1, arr2).

AC Java:

Method 1:

public class Solution {
    public boolean isAnagram(String s, String t) {
        if(s.length() != t.length()){
            return false;
        }
        
        //Creat HashMap with character as key and number of this character as value
        HashMap<Character, Integer> hm = new HashMap<>();
        for(int i = 0; i < s.length(); i++){
            if(hm.containsKey(s.charAt(i))){
                int temp = hm.get(s.charAt(i))+1; //error 1
                hm.put(s.charAt(i), temp);
            }else{
                hm.put(s.charAt(i), new Integer(1));
            }
        }
        
        //Delete corresponding keys from HashMap
        for(int i = 0; i< t.length(); i++){
            if(hm.containsKey(t.charAt(i))){
                int temp = hm.get(t.charAt(i))-1;
                hm.put(t.charAt(i), temp);
            }else{
                return false;
            }
        }
        
        //Check if the value is 0
        Set keySet = hm.keySet();
        Iterator it = keySet.iterator();
        while(it.hasNext()){
            Object key = it.next(); //error 2
            if(hm.get(key) != 0){
                return false;
            }
        }
        
        return true;
    }
}


Method 2:

public class Solution {
    public boolean isAnagram(String s, String t) {
         //Method 2
        char[] temp1 = s.toCharArray();
        char[] temp2 = t.toCharArray();
        Arrays.sort(temp1);
        Arrays.sort(temp2);
        
        return Arrays.equals(temp1,temp2);
    }
}



基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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