[Leetcode] 3. Longest Substring without Repeating Characters 解题报告

本文介绍了一种利用双指针技巧寻找字符串中最长无重复字符子串的方法,并提供了C++与Python实现代码。通过滑动窗口的方式,结合哈希表来记录字符出现的位置,有效地解决了这一经典问题。

题目:

 

Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.

Examples:

Given "abcabcbb", the answer is "abc", which the length is 3.

Given "bbbbb", the answer is "b", with the length of 1.

Given "pwwkew", the answer is "wke", with the length of 3. Note that the answer must be a substring"pwke" is a subsequence and not a substring.

 

思路:

 

典型的字符串问题中的“Two Pointers”的应用。可以借助一个hash表,维护一个不包含重复字符串的窗口,使用左右指针left,right滑动窗口大小。左右指针的滑动规则如下:

1)首先右指针right向右移动,直到遇到一个和窗口中有重复的字符。右指针在滑动过程中更新最大不重复子串的长度。

2)此时左指针向右移动到重复字符之后去,同时更新hash表中的字符。

该算法的时间复杂度为O(n),空间复杂度依然为O(n)。

在面试中需要注意英文中“subsequence”和“substring”的区别。前者中的邻接字符在原串中也必须是邻接的,而后者中的邻接字符在原串中未必需要邻接。

 

代码:

C++:

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        if(s.size() == 0) 
            return 0;  
        int left = 0, right = 0, max_length = 0;  
        unordered_map<char, bool> hash;
        for(right = 0; right < s.size(); ++right)
        {
            while(hash.count(s[right]))
                hash.erase(s[left++]);
            hash[s[right]] = true;
            max_length = max(max_length, (int)hash.size());
        }
        return max_length;
    }
};

Python3:

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: 'str') -> 'int':
        if len(s) == len(set(s)):   # this means every charchater is unique
            return len(s)
        d = {}                      # map from values to indices
        start = 0
        tmp = 0
        ans = 0
        for index, val in enumerate(s):
            if val in d and d[val]>= start:
                start = d[val] + 1
            d[val] = index
            tmp = index - start + 1
            ans = max(ans,tmp)
        return ans

 

 

 

 

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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