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;
}
};
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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