LeetCode-Word-Pattern

本文详细解析了LeetCode上编号为290的题目Word Pattern,介绍了如何判断字符串是否遵循给定的模式,提供了一种使用Java实现的有效解决方案,并附带代码示例。

title: LeetCode-Word-Pattern
date: 2019-01-31 12:23:25
tags: LeetCode
categories: LeetCode

290. Word Pattern

Difficulty: Easy

Given a pattern and a string str, find if str follows the same pattern.

Here follow means a full match, such that there is a bijection between a letter in pattern and a non-empty word in str.

Example 1:

Input: pattern = "abba", str = "dog cat cat dog"
Output: true


Example 2:

Input:pattern = "abba", str = "dog cat cat fish"
Output: false

Example 3:

Input: pattern = "aaaa", str = "dog cat cat dog"
Output: false

Example 4:

Input: pattern = "abba", str = "dog dog dog dog"
Output: false```

Notes:
You may assume pattern contains only lowercase letters, and str contains lowercase letters separated by a single space.

Solution

Language: Java

class Solution {

        public boolean wordPattern(String pattern, String str) {
        String[] words = str.split(" ");
        if (words.length != pattern.length())
            return false;
        Map<java.io.Serializable, Integer> index = new HashMap<java.io.Serializable, Integer>();
        for (Integer i = 0; i < words.length; ++i) {
            Integer left = index.put(pattern.charAt(i), i);
            Integer right = index.put(words[i], i);
            if (left != right) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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