动画演示LeetCode算法题:005-Z 字形变换

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题目:

将一个给定字符串根据给定的行数,以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。
比如输入字符串为 “LEETCODEISHIRING” 行数为 3 时,排列如下:
L C I R
E T O E S I I G
E D H N
之后,你的输出需要从左往右逐行读取,产生出一个新的字符串,比如:“LCIRETOESIIGEDHN”。
请你实现这个将字符串进行指定行数变换的函数:
string convert(string s, int numRows);

示例 1:

输入: s = “LEETCODEISHIRING”, numRows = 3
输出: “LCIRETOESIIGEDHN”

示例 2:

输入: s = “LEETCODEISHIRING”, numRows = 4
输出: “LDREOEIIECIHNTSG”
解释:
L D R
E O E I I
E C I H N
T S G

分析

首先如果行数等于1或者字符串长度小于行数,那么毫无疑问字符串是不需要进行任何转换的,直接返回就可以了。
对于一般情况,我们可以尝试找出原字符串和转换之后的字符串中每一个字符的对应关系。我们观察题目中的示例,可以发现结果字符串具有如下特显:

  • 字符串结构具有重复性。
  • 每个重复单元的字符个数为count=numRows * 2 - 2,这样我们就可以算出重复单元个数n = s.length() / count + 1;
  • 可以根据重复单元和行号计算出结果字符串中字符在原字符串中的位置。

演示动画

实现代码

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YOLO26算法皮革表面缺陷检测+训练好的模型+124张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[颜色(color), 切(cut), 折叠(fold), 胶水(glue), 好的(good), 戳(poke)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 68 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7582** mAP50-95 | 0.4306 Precision | 0.6226 Recall | 0.6520 train/box_loss | 0.8731 train/cls_loss | 2.3543 val/box_loss | 1.3709 val/cls_loss | 3.9767 【训练过程分析】 从一开始的配置就定下了基调,训练配置包括了 yolo26n 模型、100 个 epoch,学习率初始设为 0.01,输入尺寸定为 640x640,批次大小为 24。这组配置在开始阶段表现得不错,模型刚开始训练时的 loss 降低得很快,这表明模型能够迅速从数据中吸收信息。但到了中后期,loss 曲线变得愈发平缓,从第 50 个 epoch 开始,即使我增加了学习率衰减的频率,仍然感到曲线在挣扎,像是陷入了平台期。这期间模型的收敛节奏明显减缓,似乎有些“停滞不前”的迹象。到了最后,模型确实收敛了,但在第 68 个 epoch 时 mAP50 获得了 0.7582 的值,这是一个不错的成绩,但与理想值相比仍有提升空间。... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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