[Leetcode] 676. Implement Magic Dictionary 解题报告

魔法字典实现
本文介绍了一个魔法字典的实现方式,包括构建字典和搜索功能。通过使用哈希表或字典树(Trie),实现了对输入单词进行精确一个字符修改后的匹配查找。

题目

Implement a magic directory with buildDict, and search methods.

For the method buildDict, you'll be given a list of non-repetitive words to build a dictionary.

For the method search, you'll be given a word, and judge whether if you modify exactly one character into another character in this word, the modified word is in the dictionary you just built.

Example 1:

Input: buildDict(["hello", "leetcode"]), Output: Null
Input: search("hello"), Output: False
Input: search("hhllo"), Output: True
Input: search("hell"), Output: False
Input: search("leetcoded"), Output: False

Note:

  1. You may assume that all the inputs are consist of lowercase letters a-z.
  2. For contest purpose, the test data is rather small by now. You could think about highly efficient algorithm after the contest.
  3. Please remember to RESET your class variables declared in class MagicDictionary, as static/class variables are persisted across multiple test cases. Please see here for more details.

思路

在测试数据比较小的情况下,我们定义一个哈希表,用来存储所有字典中的单词。在search一个单词word的时候,我们搜索所有和它只有一个单词不一样的单词,如果找到了,就返回true,否则返回false。

但是当测试数据比较大的时候,哈希表就比较占空间了。所以我们可以构建一个字典树(Trie)。思路也还是一样的,就是搜索所有和它只有一个单词不一样的单词,如果找到了,就返回true,否则就返回false。

哈希表比较占用空间,但是搜索速度快;字典树特别节省空间,而且搜索速度也比较快,搜索一个单词的时间复杂度就是该单词的长度,一般而言可以认为是O(1)。

代码

class MagicDictionary {
public:
    /** Initialize your data structure here. */
    MagicDictionary() {
        hash.clear();
    }
    
    /** Build a dictionary through a list of words */
    void buildDict(vector<string> dict) {
        for (auto &s : dict) {
            hash.insert(s);
        }
    }
    
    /** Returns if there is any word in the trie that equals to the given word after modifying exactly one character */
    bool search(string word) {
        for (int i = 0; i < word.length(); ++i) {
            char c = word[i];
            for (int j = 0; j < 26; ++j) {
                if ('a' + j != c) {
                    word[i] = 'a' + j;
                    if (hash.count(word) > 0) {
                        return true;
                    }
                }
            }
            word[i] = c;
        }
        return false;
    }
private:
    unordered_set<string> hash;
};

/**
 * Your MagicDictionary object will be instantiated and called as such:
 * MagicDictionary obj = new MagicDictionary();
 * obj.buildDict(dict);
 * bool param_2 = obj.search(word);
 */

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。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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