[LeetCode]Valid Palindrome

题目描述

Given a string, determine if it is a palindrome, considering only alphanumeric characters and ignoring cases.

For example,
"A man, a plan, a canal: Panama" is a palindrome.
"race a car" is not a palindrome.

Note:
Have you consider that the string might be empty? This is a good question to ask during an interview.

For the purpose of this problem, we define empty string as valid palindrome.

判断一个字符串是否是回文字符串。

解题思路

看到题目,立马想到到的思路是:
     遍历字符串,将字符串中的非字母和数字去掉,并将大写字母转成小写字母。在这一遍扫描中,我么可以到到两个字符串,一个是经上述处理的,一个是经上述处理并逆转的。比较这两个字符串是否相等即可得到待判定的字符串是否是回文字符串。
     但是,提交代码后,返回的是

    超时!!!!!

    这是为什么呢?想了一会儿终于明白,实际上我们根不不需要遍历字符串,我们只需要将首尾的字符进行比较即可决定它不是回文字符串的情况,而最坏的情况,只需要遍历字符串长度的1/2即可。

代码

需要针对首尾字符的不同组合情况进行判断,只有当首尾字符均是字母或数字时,才比较它们是否相等,如果不相等立即返回false。
public static boolean isPalindrome(String s) {
		if (s == null)
			return false;
		if (s.equals(" ") || s.equals(""))
			return true;

		int leftCur = 0;
		int rightCur = s.length() - 1;

		while (leftCur < rightCur) {
			char head = s.charAt(leftCur);
			char tail = s.charAt(rightCur);

			if (isNum(head) && isNum(tail)) {
				if (head == tail) {
					leftCur++;
					rightCur--;
				} else {
					return false;
				}
			} else if (isAlpha(head) && isAlpha(tail)) {
				if (head == tail || Math.abs(head - tail) == 'a' - 'A') {
					leftCur++;
					rightCur--;
				} else {
					return false;
				}
			} else if ((isNum(head) && isAlpha(tail))
					|| (isNum(tail) && isAlpha(head))) {
				return false;
			} else {
				if (!(isNum(head) || isAlpha(head))) {
					leftCur++;
				}
				if (!(isNum(tail) || isAlpha(tail))) {
					rightCur--;
				}
			}
		}
		return true;
	}

判断字符是否是字母
public static boolean isAlpha(char ch) {
		if ((ch >= 'A' && ch <= 'Z') || (ch >= 'a' && ch <= 'z')) {
			return true;
		}
		return false;
	}

判断字符是否是数字
public static boolean isNum(char ch) {
		if (ch >= '0' && ch <= '9') {
			return true;
		}
		return false;
	}


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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