leetcode Maximum Product of Word Lengths

本文提供了一种解决LeetCode上“最大单词长度乘积”问题的方法,通过使用位运算判断两个字符串是否包含相同的字符,并计算不含相同字符的两单词长度的最大乘积。

[题目链接(https://leetcode.com/problems/maximum-product-of-word-lengths/)

n方复杂度。感觉复杂度还是有点高。不知道有没有更好的方法。

public class Solution {
    public int maxProduct(String[] words) {
        int mask[]=new int [words.length];
        for(int i=0;i<words.length;i++)
        {
            for(int j=0;j<words[i].length();j++)
            {
                mask[i]|=1<<(words[i].charAt(j)-'a');
            }
        }

        int total=0;

        for(int i=0;i<words.length;i++)
        {
            for(int j=i;j<words.length;j++)
            {
                if((mask[i]&mask[j])==0)
                {
                    total=Math.max(total, words[i].length()*words[j].length());
                }
            }
        }
        return total;
    }
}
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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