205. Isomorphic Stringsli

本文深入探讨了模式匹配算法中的一种高效解决方案,通过使用HashMap实现字符与单词的位置映射,确保了pattern与str之间的全匹配。文章提供了具体的代码实现,展示了如何通过遍历检查字符与单词对应位置的一致性来判断是否符合相同的模式。

题目描述:

Given a pattern and a string str, find if str follows the same pattern.

Here follow means a full match, such that there is a bijection between a letter in pattern and a non-empty word in str.

Example 1:

Input: pattern = "abba", str = "dog cat cat dog"
Output: true

Example 2:

Input:pattern = "abba", str = "dog cat cat fish"
Output: false

原本的解题思路是分别对pattern中的字符和str中的单词进行标记,然后对比标记内容,结果这种效率太低,某些案例不能通过。

参照题解,看到一个很好的解决办法,采用HashMap的方式对每个字符和单词进行位置映射,只要遍历结束,所有的字符和单词对应的位置均相同,则返回true。

具体代码如下:

    public boolean wordPattern(String pattern, String str) {
        String[] s = str.split(" ");
        if(pattern.length() != s.length) return false;
        Map temp = new HashMap();
        
        for(Integer i=0;i<pattern.length();i++){
            if(temp.put(pattern.charAt(i),i) != temp.put(s[i],i)) return false;
        }
        return true;
    }

ps:感谢@sakura15的热心支持!

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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