671. 循环单词

671. 循环单词 

The words are same rotate words if rotate the word to the right by loop, and get another. Count how many different rotate word sets in dictionary.

E.g. picture and turepic are same rotate words.

 注意事项

所有单词均为小写。

样例

Given dict = ["picture", "turepic", "icturep", "word", "ordw", "lint"]
return 3.

"picture", "turepic", "icturep" are same ratote words.
"word", "ordw" are same too.
"lint" is the third word that different from the previous two words.

这道题我犯得主要错误是string的片段赋值不会;程序不精简时间超限;
class Solution {
public:
    /*
     * @param words: A list of words
     * @return: Return how many different rotate words
     */
int countRotateWords(vector<string> words) 
{
// 671. 循环单词 Write your code here
int n=words.size();
if(n==0) return 0;if(n==1) return 1;
vector<int> rept(n,-1);
int result=0;
for(int i=0;i<n;i++)
{
if(rept[i]!=-1||words[i]=="")continue;       
else
{
for(int j=i+1;j<n;j++)
{
if(rept[j]!=-1||words[i].length()!=words[j].length()) continue;
int idx=words[i].find(words[j][0]);
if(idx==-1) continue;
string s0="";
while(true)
{
string s1=string(words[i],idx)+string(words[i],0,idx);
if(s1==words[j])
{
rept[i]=i;rept[j]=i;
break;
}
s0=string(words[i],idx+1);
int idx1=s0.find(words[j][0]);
if(idx1==-1) break;

idx=idx1+idx+1; //截取片段查找的结果要加上截取之前的长度

}

}
result++;
}
}
return result;
}
};
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
要实现一个简单的生词本应用,我们可以使用Python的数据结构(如字典)来存储单词及其相关信息。以下是一个基础的实现示例: ```python class VocabBook: def __init__(self): self.vocab = {} # 使用字典存储单词和相关数据 # 添加新单词 def add_word(self, word, definition=None, translation=None): if word not in self.vocab: self.vocab[word] = {'definition': definition, 'translation': translation} else: print(f"Word '{word}' already exists.") # 查看单词 def view_word(self, word): if word in self.vocab: print(f"Word: {word}") print(f"Definition: {self.vocab[word]['definition']}") print(f"Translation: {self.vocab[word]['translation']}") else: print("Word not found.") # 删除单词 def remove_word(self, word): if word in self.vocab: del self.vocab[word] print(f"{word} has been removed.") else: print("Word not found.") # 清空单词列表 def clear_vocab(self): self.vocab.clear() print("Vocabulary cleared.") # 退出程序 def exit(self): print("Thank you for using the vocabulary book. Goodbye!") return False # 假设此方法用于循环控制,在实际应用中可能需要更复杂逻辑 # 创建实例并交互使用 book = VocabBook() while True: action = input("Choose an action (add, view, remove, clear, exit): ") if action == "add": word = input("Enter the word to add: ") definition = input("Enter the definition (optional): ") translation = input("Enter the translation (optional): ") book.add_word(word, definition, translation) elif action == "view": word = input("Enter a word to view: ") book.view_word(word) elif action == "remove": word = input("Enter a word to remove: ") book.remove_word(word) elif action == "clear": book.clear_vocab() elif action.lower() == "exit": if book.exit(): break else: print("Invalid action. Please try again.") ``` 这个例子中,我们定义了一个`VocabBook`类,包含上述提到的功能。用户可以通过交互式的命令行界面进行操作。要运行此程序,你需要将这些代码放在一个`.py`文件中,并在命令行中运行。
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