Leetcode-Algorithms Keyboard Row

本文介绍了一种算法,该算法可以从给定的单词列表中筛选出仅使用美式键盘单行字母即可完成输入的单词。通过使用正则表达式简化了检查过程,提高了效率。

Given a List of words, return the words that can be typed using letters of alphabet on only one row’s of American keyboard like the image below.

Example 1:
Input: [“Hello”, “Alaska”, “Dad”, “Peace”]
Output: [“Alaska”, “Dad”]

给一个有一些单词的list,返回一个包含可以在美式键盘上只用其中一行字母就可以打出来的单词的list。(q-p,a-l,z-m)
一开始想到的最蠢的办法是给三行字母创建三个list用loop一个字母一个字母的检测是不是在这个list里面。后来看到了用正则表达式(regex)来判断的简便方法。

class Solution(object):
    def findWords(self, words):
        """
        :type words: List[str]
        :rtype: List[str]
        """
        result=[]
        for w in words:
            new_word = w.lower()
            rst1 = re.match('[qwertyuiop]*',new_word).group(0)
            rst2 = re.match('[asdfghjkl]*',new_word).group(0)
            rst3 = re.match('[zxcvbnm]*',new_word).group(0)
            if rst1 != None:
                if rst1 == new_word:
                    result.append(w)
                elif rst2 == new_word:
                    result.append(w)
                elif rst3 == new_word:
                    result.append(w)
        return result

附上leetcode上的答案:

def findWords(self, words):
    return filter(re.compile('(?i)([qwertyuiop]*|[asdfghjkl]*|[zxcvbnm]*)$').match, words)
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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