LintCode 171. Anagrams

博客围绕Anagrams问题展开,给出示例输入输出,解释Anagram概念。介绍了解法,提到用map和unordered_map,起初认为unordered_map不能用for(auto m : mp)遍历,后发现是因vector作key时需自定义hash函数,二刷用string则无此问题。
  1. Anagrams
    中文English
    Given an array of strings, return all groups of strings that are anagrams.

Example
Example 1:

Input:[“lint”, “intl”, “inlt”, “code”]
Output:[“lint”, “inlt”, “intl”]
Example 2:

Input:[“ab”, “ba”, “cd”, “dc”, “e”]
Output: [“ab”, “ba”, “cd”, “dc”]
Challenge
What is Anagram?

Two strings are anagram if they can be the same after change the order of characters.
Notice
All inputs will be in lower-case

解法1:用map。
注意只有map才能用for(auto m : mp),unordered_map不能用,因为unordered_map是基于hash table,无序,无法遍历。
补充:好像不对。因为LintCode 78 "Longest Common Prefix"那题我就是用的auto遍历unordered_map。这里不知道为什么。下次想想。

代码如下:

class Solution {
public:
    /**
     * @param strs: A list of strings
     * @return: A list of strings
     */
    vector<string> anagrams(vector<string> &strs) {
        int N = strs.size();
        if (N == 0) return vector<string>();
        
        map<vector<int>, vector<string>> mp;
        vector<string> result;
        
        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            vector<int> charMap(26, 0);
            int len = strs[i].size();
            for (int j = 0; j < len; ++j) {
                charMap[strs[i][j] - 'a']++;
            }
            mp[charMap].push_back(strs[i]);
        }
        
        for (auto m : mp) {
            if (m.second.size() > 1) {
                for (auto s : m.second) result.push_back(s);
            }
        }
        
        return result;
    }

};

注意:上面说的unordered_map不能用于用for(auto m : mp)是错的!这里根本原因是因为如果我们把vector作为unordered_map的key的话,unordered_map不知道对于vector<>的hash函数怎么生成。所以我们要自己创建一个对于vector<>的hash函数。下面这个帖子讲的不错!
https://jimmy-shen.medium.com/stl-map-unordered-map-with-a-vector-for-the-key-f30e5f670bae

struct VectorHasher {
    int operator()(const vector<int> &V) const {
        int hash = V.size();
        for(auto &i : V) {
            hash ^= i + 0x9e3779b9 + (hash << 6) + (hash >> 2);
        }
        return hash;
    }
};

class Solution {
public:
    /**
     * @param strs: A list of strings
     * @return: A list of strings
     */

    vector<string> anagrams(vector<string> &strs) {
        int N = strs.size();
        if (N == 0) return vector<string>();
        
        unordered_map<vector<int>, vector<string>, VectorHasher> mp;
        vector<string> result;
        
        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            vector<int> charMap(26, 0);
            int len = strs[i].size();
            for (int j = 0; j < len; ++j) {
                charMap[strs[i][j] - 'a']++;
            }
            mp[charMap].push_back(strs[i]);
        }
        
        for (auto m : mp) {
            if (m.second.size() > 1) {
                for (auto s : m.second) result.push_back(s);
            }
        }
        return result;
    }
};

二刷:用unordered_map,这里我们用string,所以不存在hash函数找不到的问题。

class Solution {
public:
    /**
     * @param strs: A list of strings
     * @return: A list of strings
     */
    vector<string> anagrams(vector<string> &strs) {
        int n = strs.size();
        unordered_map<string, vector<string>> um;
        vector<string> res;
        for (auto str : strs) {
            string tmpStr = str;
            sort(tmpStr.begin(), tmpStr.end());
            um[tmpStr].push_back(str);
        }
        for (auto m : um) {
            if (m.second.size() > 1) {
                res.insert(res.end(), m.second.begin(), m.second.end());
            }
        }
        return res;
    }
};
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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