压缩字符串

python——字符串压缩 类型:字典。 阅读详情


/**
 * 利用字符重复出现的次数,编写一个方法,实现基本的字符串压缩功能。
 * 比如,字符串“aabcccccaaa”经压缩会变成“a2b1c5a3”。
 * 若压缩后的字符串没有变短,则返回原先的字符串。 给定一个string
 * iniString为待压缩的串(长度小于等于10000),保证串内字符均由大小写英文字母组成,
 * 返回一个string,为所求的压缩后或未变化的串。
 * */

/**
 * 测试样例 "aabcccccaaa" 返回:"a2b1c5a3" 
 * "welcometonowcoderrrrr" 返回:"welcometonowcoderrrrr"
 * */

/**
 * 解题思路:
 * 遍历字符串所有字符,对每一个字符做统计
 * a.如果后一个字符等于前一个字符,统计数加1,
 * 	  直到不相等了,StringBuilder存储该字符和统计数,然后从下一个和再下一个开始比较;
 * b.如果后一个字符不等于前一个字符,统计数等于1,然后放到一个StringBuilder存储该字符和统计数,
 * 	 然后从下一个和再下一个开始比较。
 * */

public class Zipper {
	public String zipString(String iniString) {
        int oldLen = iniString.length();
        int count = 1;
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        
        for(int i=0; i<oldLen-1; i++){
            if(iniString.charAt(i+1) == iniString.charAt(i)){
            	//前后两个字符相等,统计数加1
                count++;
            }else{
            	//两个数不等了
            	//对前一个字符的处理=============start=======
            	if(i > 0){
            		//将前一个字符和统计数存储到StringBuilder中
            		sb.append(iniString.charAt(i));
            		String countStr = count+"";
            		for(int j=0; j<countStr.length(); j++){
            			sb.append(countStr.charAt(j));
            		}
            	}else{
            		//如果是第一个字符和第二个字符不等,直接将该字符存储到sb中.
            		//并且统计数为1
            		sb.append(iniString.charAt(i));
            		sb.append('1');
            	}
            	count = 1;//处理完后将统计数置0
            	//对前一个字符的处理=============end=======
            }
            
            if(i == oldLen-2){
            	//将前一个字符和统计数存储到StringBuilder中
        		sb.append(iniString.charAt(i+1));
        		String countStr = count+"";
        		for(int j=0; j<countStr.length(); j++){
        			sb.append(countStr.charAt(j));
        		}
            }
            
        }
        
        if(sb.toString().length() >= oldLen)
        	return iniString;
        
        return sb.toString();
    }
	
	public static void main(String[] args) {
		Zipper zip = new Zipper();
		String iniString = "welcometonowcoderrrrr";
		String str = zip.zipString(iniString);
		System.out.println(str);
	}

}

PyTorch实战:从零构建CNN图像分类模型 卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉的核心架构,通过局部连接和权值共享机制高效处理图像数据。其核心组件包括卷积层、池化层和全连接层,其中PyTorch的动态计算图特性为CNN实现提供了灵活的开发环境。在工程实践中,使用CIFAR-10这类标准数据集可以快速验证模型性能,而数据增强和批归一化等技术能有效提升模型泛化能力。通过PyTorch实现CNN不仅能够掌握图像分类的基本原理,还能为后续迁移学习和复杂视觉任务打下基础,特别是在结合Adam优化器和学习率调度策略后,模型收敛速度和准确率都能得到显著提升。 阅读详情

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