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!

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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