LeetCode(3) Longest Substring Without Repeating Characters

本文介绍了一种求解字符串中最大无重复字符子串长度的算法,采用哈希映射记录字符位置,通过滑动窗口高效遍历,实现O(n)的时间复杂度。

题意:给定一个字符串,找出最大的字串,并且这个字串不能包含重复字符,返回其长度

我写了个时间复杂度为O(n)的算法:

采用map<int,int> m来记录字符的下标 index+1;key为字符,值为字符下标+1

采用pos记录每次查找新串的开始位置(pos从1开始)


上面两个都是下标+1的形式,是由于m[任意字符] 默认是 0, 而我判断该字符串是否在[pos-1,i]之间出现过,是采用m[s[i]] 是否>=pos,是则表示出现过,重复了。

此时改变pos来下一次查询做准备,而len需要进行更新下



 int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        
        int slen = s.length();
        if(slen==0)return 0;
        if(slen==1)return 1;
        int max  = 0;
        int pos = 1;
        int len = 0;
        map<int,int> m;
        m.clear();
       for(int i=0;i<slen;++i)
        {
           int index = m[s[i]];
           if(index>=pos)//已出现
           {
               if(max < len) max = len;
               pos = index+1;
               len = i+1-pos+1;
               m[s[i]] = i+1;//下标+1 好判断
           }
           else
           {
               len++;
               m[s[i]] = i+1;//下标+1 好判断
           }
        }
        if(max<len)max = len;
        return max;
    }




本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
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