[Leetcode] 676. Implement Magic Dictionary 解题报告

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:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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