CRCK array 1.4

本文介绍了两种判断两个字符串是否为字谜(anagram)的方法:一种使用排序算法,时间复杂度为nlogn,空间复杂度为O(1);另一种使用计数法,时间复杂度和空间复杂度均为O(n)。

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Write a method to decide if two strings are anagrams or not.

There are two ways to solve this problem.

<pre name="code" class="cpp">// use the sort algorithm in C++.
// Time complexity (nLgn), space o(1);
bool isAnagrams(string a, string b) {
    // if the length of string a and b is not equal. There is no chance for them to be anagram.
    if(a.size() != b.size()) return false;
    sort(a.begin(), a.end()); sort(b.begin(), b.end());
    if(strcmp(a, b) == 0) return true;
    return false;
}
// another way is to use space O(n), time O(n)
bool isAnagrams(string a, string b) {
    // check the length first.
    if(a.size() != b.size()) return false;
    vector<int> counts(256, 0); // use an array to remember the number of occurrences. 
    for(int i = 0; i < a.size(); ++i) {
        counts[a[i]]++;
        counts[b[i]]--;
    }
    for(int i = 0; i < 256; ++i) {
        if(counts[i] < 0) return false; // any negative means the occurrences of a and b is different.
    }
    return true;
}




                
内容概要:本文详细介绍了深度学习的基本概念和技术要点,涵盖了从基础知识到高级模型的多个方面。首先,文中强调了激活函数与权重初始化的最佳实践,如ReLU搭配He初始化,Sigmoid或Tanh搭配Xavier初始化。接着,文章系统地讲解了深度学习所需的数学基础(线性代数、微积分、概率统计)、编程技能(Python、PyTorch/TensorFlow)以及机器学习基础(监督学习、无监督学习、常见算法)。此外,还深入探讨了神经网络的核心组件,包括前向传播、反向传播、激活函数、优化算法、正则化方法等,并特别介绍了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制(Attention)、Transformer架构及其衍生模型(BERT、GPT)。最后,文章讨论了大模型训练、分布式训练、模型压缩、Prompt Engineering、文本生成、多模态学习等前沿话题,并提供了学习资源推荐。 适合人群:对深度学习有一定兴趣并希望深入了解其原理的研究人员、工程师或学生,尤其是那些具备一定编程基础和数学知识的人群。 使用场景及目标:①帮助读者理解深度学习中的关键概念和技术细节;②指导读者如何选择合适的激活函数和权重初始化方法;③为读者提供构建和优化神经网络模型的实际操作指南;④介绍最新的研究进展和发展趋势,拓宽读者视野。 其他说明:建议读者在学习过程中结合实际案例进行练习,积极尝试文中提到的各种技术和工具,同时关注领域内的最新研究成果,以便更好地掌握深度学习的应用技巧。
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