LeetCode From Easy To Hard No10[Easy]: Unique Email Addresses 邮件地址的唯一性

本文探讨了如何处理和标准化电子邮件地址,特别是针对那些包含特殊字符如'.'和'+'的情况。通过实例演示,我们了解到在'@'符号左侧的部分,'.'会被忽略,而'+'之后的内容将被省略,这有助于减少邮件系统的复杂性并提高过滤效率。文章最后提供了一个Java代码示例,展示了如何使用HashSet来去除重复的电子邮件地址。

very email consists of a local name and a domain name, separated by the @ sign.

For example, in alice@leetcode.comalice is the local name, and leetcode.com is the domain name.

Besides lowercase letters, these emails may contain '.'s or '+'s.

If you add periods ('.') between some characters in the local name part of an email address, mail sent there will be forwarded to the same address without dots in the local name.  For example, "alice.z@leetcode.com" and "alicez@leetcode.com" forward to the same email address.  (Note that this rule does not apply for domain names.)

If you add a plus ('+') in the local name, everything after the first plus sign will be ignored. This allows certain emails to be filtered, for example m.y+name@email.com will be forwarded to my@email.com.  (Again, this rule does not apply for domain names.)

It is possible to use both of these rules at the same time.

Given a list of emails, we send one email to each address in the list.  How many different addresses actually receive mails? 

 

Example 1:

Input: ["test.email+alex@leetcode.com","test.e.mail+bob.cathy@leetcode.com","testemail+david@lee.tcode.com"]
Output: 2
Explanation: "testemail@leetcode.com" and "testemail@lee.tcode.com" actually receive mails

 

Note:

  • 1 <= emails[i].length <= 100
  • 1 <= emails.length <= 100
  • Each emails[i] contains exactly one '@' character.
  • All local and domain names are non-empty.
  • Local names do not start with a '+' character.

题目分析:给定一个email address数组, 输出有多少个不同的email adress,Email Adress 以“@”为分割点

①在"@"左边,假如出现".",则默认忽略,比如c.o.d.e@qq.com.cn其实等价于code@qq.com.cn;假如出现"+", 则"+"到"@"之间的内容则全部忽略,比如c.o.d.e+love@qq.com.c+n其实等价于code@qq.com.c+n; 

②在"@"右边,假如出现"."和"+",就不会有什么变化。

利用Set集合,里边不包含重复元素的特性进行去重:
 

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

class Solution {
    public static int numUniqueEmails(String[] emails) {
        Set<String> set = new HashSet<String>(); // 利用set元素
        for (String e : emails) {
            int atIndex = e.indexOf("@"); // 找到@所在的索引
            StringBuffer sb = new StringBuffer();
            for (int i = 0; i < atIndex; i++) { // 只需要循环@前边的字符
                if (e.charAt(i) == '.') continue; // 遇到“.”就直接进行下一轮循环
                if (e.charAt(i) == '+') { // 遇到“+”则退出循环
                    break;
                } else {
                    sb.append(e.charAt(i));
                }
            }
            set.add(sb.append("@").append(e.substring(atIndex)).toString()); // 拼接“@”和“@”后边的字符,然后添加进Set集合中。
        }
        return set.size();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String[] emails = {"test.email+alex@leetcode.com", "test.email@leetcode.com"};
        System.out.println(new Solution().numUniqueEmails(emails));
    }
}

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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