【去哪儿】文本嗅探

2016去哪儿校招研发编程三道 1.文本嗅探 现在有一个字符串列表,和一个关键词列表,请设计一个高效算法,检测出含关键字列表中关键字(一个或多个)的字符串。 给定字符串数组A及它的大小n以及关键词数组key及它的大小m,请返回一个排好序的含关键词的字符串序号的列表。保证所有字符串长度小于等于100,关键词个数小于等于100,字符串个数小于等于200。保证所有字符串全部由小写英文字符组成。若不存在含关键字的字符串 阅读详情

题目描述

现在有一个字符串列表,和一个关键词列表,请设计一个高效算法,检测出含关键字列表中关键字(一个或多个)的字符串。

给定字符串数组A及它的大小n以及关键词数组key及它的大小m,请返回一个排好序的含关键词的字符串序号的列表。保证所有字符串长度小于等于100,关键词个数小于等于100,字符串个数小于等于200。保证所有字符串全部由小写英文字符组成。若不存在含关键字的字符串,请返回一个只含-1的数组。

测试样例:

["nowcoder","hello","now"],3,["coder",now],2
返回:[0,2]
class KeywordDetect {
public:
    vector<int> containKeyword(vector<string> A, int n, vector<string> keys, int m) {
        // write code here
        vector<bool> table(n,0);
        vector<int> ans;
        for(int i =0;i<n;i++)
        {
            if(table[i])
                continue;
            
            for(int j = 0;j<m;j++)
            {
                if(A[i].find(keys[j])!=string::npos)
                {
                    table[i] = 1;
                    ans.push_back(i);
                    break;
                }
            }
        }
        
        
        if(ans.size()<1)
            ans.push_back(-1);
        return ans;     
    }
};

 

YOLO11涨点优化:创新多尺度卷积注意力(MSCA)模块,小目标检测神器! MSCA模块通过创新的多尺度设计,在保持计算效率的同时显著提升小目标检测能力。实验证明,在YOLOv5/v8等模型上嵌入MSCA后,mAP提升超过2%,小目标检测精度提升近4%,且计算代价增加极小。注意力机制的未来发展方向动态核尺寸:根据输入特征自适应调整卷积核大小跨模态融合:结合RGB与深度/热力图等多模态信息自监督优化:利用对比学习预训练注意力模块尝试在你的YOLO模型中插入MSCA模块,欢迎在评论区分享你的涨点结果!参考文献。 阅读详情

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