leetcode--Implement Trie (Prefix Tree)

本文介绍了一种使用Trie树的数据结构实现,包括插入、搜索和前缀匹配等基本操作。通过详细的Java代码示例,展示了如何构建Trie树节点及其实现方法。

Implement a trie with insertsearch, and startsWith methods.

Note:
You may assume that all inputs are consist of lowercase letters a-z.

[java]  view plain  copy
  1. class TrieNode {  
  2.     // Initialize your data structure here.  
  3.     public TrieNode() {}  
  4.     Map<Character,TrieNode> next = new HashMap<Character,TrieNode>();  
  5.     char c='\0';  
  6.     boolean isEnd = false;  
  7.     public TrieNode(char c) {  
  8.         this.c = c;          
  9.     }  
  10. }  
  11. public class Trie {  
  12.     private TrieNode root;  
  13.   
  14.     public Trie() {  
  15.         root = new TrieNode();  
  16.     }  
  17.   
  18.     // Inserts a word into the trie.  
  19.     public void insert(String word) {  
  20.         TrieNode cur = root;  
  21.         for(int i=0;i<word.length();i++){  
  22.             if(!cur.next.containsKey(word.charAt(i))){               
  23.                 cur.next.put(word.charAt(i), new TrieNode(word.charAt(i)));               
  24.             }  
  25.             cur = cur.next.get(word.charAt(i));  
  26.         }   
  27.         cur.isEnd = true;  
  28.     }  
  29.   
  30.     // Returns if the word is in the trie.  
  31.     public boolean search(String word) {  
  32.         TrieNode cur = root;  
  33.         for(int i=0;i<word.length();i++){  
  34.             if(cur.next.containsKey(word.charAt(i))){  
  35.                 cur = cur.next.get(word.charAt(i));  
  36.             }else{  
  37.                 return false;  
  38.             }  
  39.         }  
  40.         if(cur.isEnd) return true;  
  41.         return false;  
  42.     }  
  43.   
  44.     // Returns if there is any word in the trie  
  45.     // that starts with the given prefix.  
  46.     public boolean startsWith(String prefix) {  
  47.         TrieNode cur = root;  
  48.         for(int i=0;i<prefix.length();i++){  
  49.             if(cur.next.containsKey(prefix.charAt(i))){  
  50.                 cur = cur.next.get(prefix.charAt(i));  
  51.             }else{  
  52.                 return false;  
  53.             }  
  54.         }  
  55.         return true;      
  56.     }  
  57. }  
  58.   
  59. // Your Trie object will be instantiated and called as such:  
  60. // Trie trie = new Trie();  
  61. // trie.insert("somestring");  
  62. // trie.search("key");  

原文链接http://blog.youkuaiyun.com/crazy__chen/article/details/46575533

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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