[392]Is Subsequence

本文介绍了一个简单的算法来判断一个字符串是否为另一个字符串的子序列。通过双指针技术,该方法能在较短的时间内得出结论。

【题目描述】

Given a string s and a string t, check if s is subsequence of t.

You may assume that there is only lower case English letters in both s and tt is potentially a very long (length ~= 500,000) string, and s is a short string (<=100).

A subsequence of a string is a new string which is formed from the original string by deleting some (can be none) of the characters without disturbing the relative positions of the remaining characters. (ie, "ace" is a subsequence of"abcde" while "aec" is not).

Example 1:
s = "abc"t = "ahbgdc"

Return true.

Example 2:
s = "axc"t = "ahbgdc"

Return false.

【解题思路】

采用遍历的方法,用双指针一个指向字符串s的开头,一个指向字符串t的开头,如果两指针指向的字符相同则一起下移到下一位,反之则只移动指向字符串t的指针,如果当循环结束指向s的指针没有走到s的结尾处,则说明s不是t的子串。

我本来觉得自己这个做法时间复杂度太高,但ac后翻了下discuss之后发现大家的做法和我差不多。。个人觉得应该是有更精妙的解法的,只能以后再想想了。

【代码】

class Solution {
public:
    bool isSubsequence(string s, string t) {
        int lens=s.length();
        int lent=t.length();
        int i=0,j=0;
        bool flag=true;
        while(i<lens&&j<lent){
            if(s[i]==t[j]){
                i++;
                j++;
            }
            else{
                j++;
            }
        }
        if(i!=lens&&j==lent) return false;
        return true;
    }
};


下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
<think>嗯,用户遇到了符号计算的结果太大无法显示的问题,需要将结果赋值给变量或函数以便后续计算。首先,我应该考虑符号计算工具,比如SymPy或者Mathematica。用户可能在使用类似Python的SymPy库,因为这是常见的处理符号计算的选择。 首先,用户可能直接让工具输出结果,结果太大导致显示困难。这时候,将结果保存到变量是一个基本步骤,但可能用户还不清楚如何操作,或者保存后如何进一步处理。例如,在SymPy中,直接计算一个复杂的积分或展开多项式可能会生成巨大的表达式,占用大量内存和屏幕空间。 接下来,我需要回忆SymPy的基本操作。比如,当进行符号运算时,结果通常会返回一个表达式对象,用户可以将这个对象赋值给变量。例如,result = integrate(...),这样结果不会显示出来,而是存储在变量里。用户可能没有意识到这一点,或者可能遇到了某些限制,比如即使赋值了,依然尝试打印变量,导致内存问题。 另外,用户可能需要后续的计算步骤,比如代入数值、求导、简化等。这时候,将结果保存到变量后,可以继续用这个变量进行操作,而不需要每次都重新计算。例如,使用subs方法替换变量,或者用lambdify生成数值计算函数。 也可能存在表达式本身过于复杂,即使保存了变量,后续操作依然缓慢或内存不足。这时候需要考虑其他优化方法,比如表达式简化、分块处理或者使用数值方法替代符号计算。例如,使用simplify或trigsimp来简化表达式,或者将部分符号表达式转换为数值函数以提高计算效率。 用户还可能希望将结果导出到文件,以便后续使用。SymPy支持将表达式保存为Python代码、LaTeX或文本文件。例如,用pickle模块序列化对象,或者用str(result)保存为字符串,虽然可能文件会很大,但至少可以避免重复计算。 此外,分步计算可能是一个有效的方法。将大问题分解为多个小步骤,每个步骤的结果保存为变量,逐步处理。这有助于减少内存占用,并提高代码的可读性。 最后,如果所有方法都无法处理,可能需要考虑数值近似。虽然符号计算精确,但有时数值方法更高效。例如,使用evalf方法进行数值求值,或者结合符号和数值计算,如用符号计算得到表达式后,用lambdify转换为数值函数进行后续处理。 总结下来,解决方案应该包括:保存结果到变量,简化表达式,分步计算,导出到文件,使用数值方法,以及可能的替代计算策略。需要一步步引导用户,确保每个方法都有具体的代码示例,并提醒注意事项,比如内存管理和计算效率。</think>### 处理符号计算结果过大的问题 当符号计算(如使用 SymPy、Mathematica 等工具)生成的表达式过于复杂或庞大时,可以通过以下方法优化处理: --- #### 1. **将结果直接赋值给变量** - **目的**:避免直接显示庞大结果,减少内存占用和前端渲染压力。 - **示例**(SymPy): ```python from sympy import symbols, integrate, exp x = symbols('x') # 计算复杂积分,结果直接赋值给变量 result = integrate(exp(-x**2) * sin(x), (x, -oo, oo)) # 后续操作(如数值化) numerical_result = result.evalf() ``` --- #### 2. **分步计算与中间变量** - **目的**:分解复杂计算步骤,避免单步生成过大表达式。 - **示例**: ```python part1 = integrate(exp(x), x) # 中间步骤1 part2 = integrate(sin(x), x) # 中间步骤2 final_result = part1 + part2 # 合并结果 ``` --- #### 3. **表达式化简** - **目的**:通过数学等价变换压缩表达式规模。 - **工具**:SymPy 的 `simplify`、`trigsimp`、`expand` 等函数。 - **示例**: ```python from sympy import simplify simplified_result = simplify(result) # 化简后存储 ``` --- #### 4. **惰性求值与符号替换** - **目的**:延迟计算,仅在需要时生成具体表达式。 - **示例**(定义函数而非立即计算): ```python f = lambda a, b: integrate(a*x + b, x) # 定义符号函数 specific_case = f(2, 3) # 需要时再代入具体参数 ``` --- #### 5. **导出到文件** - **目的**:将大型结果保存为外部文件,避免占用内存。 - **方法**: ```python with open('result.txt', 'w') as f: f.write(str(result)) # 保存为文本 # 或使用序列化(如 pickle) import pickle with open('result.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(result, f) ``` --- #### 6. **数值化替代符号计算** - **目的**:若不需要符号结果,直接转换为数值计算。 - **示例**(SymPy 的 `lambdify`): ```python from sympy import lambdify import numpy as np # 将符号表达式转为数值函数 numerical_func = lambdify(x, result, 'numpy') # 输入数值计算 x_values = np.linspace(0, 1, 100) y_values = numerical_func(x_values) ``` --- ### 注意事项 - **内存管理**:大型表达式可能占用大量内存,建议及时清理无用变量(如 `del result`)。 - **近似优先**:若符号计算不可行,可优先用数值方法(如蒙特卡罗积分)[^1]。 ---
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