leetCode_LongestCommonPrefix

本文介绍了一种利用C++ STL中的map容器来寻找多个字符串的最长公共前缀的方法。通过逐字符比较并统计出现频率,实现简洁高效的算法。

最长公共前缀 


刚学习了STL的关联容器,就用map做了一下,尤其是使用下表添加和统计元素,真的很简洁方便。

 思路:设有n个字符串,从每个字符串的第一个字符开始比较,都相同,再开始比较下一个字符,直到碰见不相同或者是遇到一个字符串末尾,结束。

            关键是如何来比较每个字符串的对应字符。我用的是map容器,我发现如果比较下来都相同,那么存入map后,该字符对应的值(就是在所有字符串中目前为止统计的次数)应该是n的整数倍。




//测试:[],[""],["a"],["aa","aa"],["aa","ab"]
//使用map来存储前缀和次数,严格按照strsde 顺序,从第一个字符开始添加到map中,如果前缀相同,
//在每次遍历结束,当前位置字符在map中的个数应该是strs长度的整数倍
//(之所以有1外其他的倍数,是因为存在["aa","aa"]这种情况)


string longestCommonPrefix(vector<string>& strs) {

	if (strs.size() == 0)
		return "";
	string ret = "";

	map<char, int> charMap;
	int k = 0;
	bool stop = false;
	while (!stop)
	{
		char temp;
		for (int i = 0; i<strs.size(); i++)
		{
			if (k >= strs[i].size())
			{
				stop = true;
				return ret;
			}
			++charMap[strs[i][k]];
			temp = strs[i][k];
		}

		if (charMap[temp] % strs.size() == 0)
		{
			ret = ret + temp;
			k++;
		}
		else
			stop = true;
	}
	return ret;

};


FaceCat-Kronos是一款由花卷猫量化团队基于清华大学Kronos开源架构开发的金融预测系统。该系统融合了深度学习方法,通过对证券历史行情进行大规模预训练,构建了能够识别市场微观结构的分析模型。该工具的核心功能在于为做市商及短线交易者提供高精度的价格形态规律推演,从而优化其交易策略的制定过程。 从技术架构来看,该系统依托Kronos框架的高性能计算特性,实现了对海量金融时序数据的高效处理。通过引入多层神经网络,模型能够捕捉传统技术分析难以察觉的非线性关联与潜在模式。这种基于人工智能的量化分析方法,不仅提升了市场数据的信息提取效率,也为金融决策过程引入了更为客观的算法依据。 在行业应用层面,此类工具的演进反映了金融科技领域向数据驱动范式转型的趋势。随着机器学习算法的持续优化,量化预测模型在时序外推准确性方面有望取得进一步突破,这可能对市场定价机制与风险管理实践产生结构性影响。值得注意的是,在推进技术应用的同时,需同步完善数据治理框架,确保模型训练所涉及的敏感金融信息符合隐私保护与合规性要求。 总体而言,FaceCat-Kronos代表了金融分析工具向智能化方向演进的技术探索。它的发展既体现了开源计算生态与专业领域知识的有效结合,也为市场参与者提供了补充传统分析方法的算法工具。未来随着跨学科技术的持续融合,此类系统有望在风险控制、策略回测等多个维度推动投资管理的科学化进程。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值