Group Shifted Strings

本文介绍了一种基于字符串相似性的分组算法实现。该算法通过计算每个字符串内部字符相对于首个字符的偏移量来构建键值,将具有相同偏移模式的字符串归为一组,并使用哈希映射进行存储。此外,还利用集合对每组字符串进行排序。

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public class Solution {
    public List<List<String>> groupStrings(String[] strings) {
        List<List<String>> res = new LinkedList<>();
        if (strings == null || strings.length == 0) {
            return res;
        }
        Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
        for (String string: strings) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (int i = 0; i < string.length(); i++) {
                int shift = (string.charAt(i) - string.charAt(0) + 26)%26;
                sb.append(shift + " ");
            }
            String key = sb.toString();
            if (map.containsKey(key)) {
                map.get(key).add(string);
            } else {
                List<String> list = new LinkedList<>();
                list.add(string);
                map.put(key, list);
                res.add(list);
            }
        }
        for (List<String> list: res) {
            Collections.sort(list);
        }
        return res;
    }
}

### Shifted Windows 的概念 Shifted Windows 是一种用于处理时间序列数据的技术,特别适合于涉及长时间依赖关系的任务。该方法通过滑动窗口的方式遍历整个时间序列,在每次移动时创建一个新的子序列作为输入特征的一部分。这种方法不仅能够捕捉到局部模式,还能有效保留全局结构信息。 对于给定长度为 \( T \) 的时间序列 \( X=\{x_1, x_2,...,x_T\} \),设定窗口大小 \( w \) 和步长 \( s \),则可以从起始位置开始每隔 \( s \) 步选取连续的 \( w \) 个元素形成一个新片段\( Y_i = \{y_{i-w+1}, y_{i-w+2},...,y_i\}\)[^1]。 这种机制允许算法更灵活地探索不同时间段内的变化规律,并有助于缓解传统固定窗口方法可能带来的边界效应问题。 ### Python 实现示例 下面是一个简单的 Python 函数来展示如何实现 shifted windows: ```python import numpy as np def create_shifted_windows(data, window_size=50, stride=1): """ 创建shifted windows 参数: data (list or array): 输入的时间序列数据. window_size (int): 单个window包含的数据点数量,默认值为50. stride (int): 移动步幅,默认值为1. 返回: list of lists: 每个列表代表一个由原时间序列中相邻元素组成的window. """ n_elements = len(data) # 计算可以产生的最大windows数目 max_num_windows = ((n_elements - window_size)//stride)+1 result = [] for i in range(0,max_num_windows*stride,stride): if(i+window_size<=len(data)): temp=data[i:i+window_size] result.append(temp) return result # 测试函数 data_series = [i for i in range(1, 101)] # 假设有一个简单的时间序列数据集 windows = create_shifted_windows(data_series, window_size=10, stride=3) print(f"Number of created windows:{len(windows)}") for idx, win in enumerate(windows[:3]): print(f"Window {idx}: {win}") ``` 上述代码定义了一个 `create_shifted_windows` 函数,它可以接收任意一维数组形式的时间序列数据并按照指定参数生成对应的 shifted windows 结果。这里设置了一个较小的例子来进行测试输出前几个窗口的内容以便观察效果[^2]。 ### 应用场景 Shifted Windows 技术广泛应用于各种基于时间序列分析的任务当中,尤其是在那些需要考虑较长时间跨度内动态行为的情况下表现尤为突出。具体来说,这包括但不限于以下几个方面: - **金融预测**:利用历史股价走势对未来价格变动做出预估; - **天气预报**:依据过往气象记录推测短期内气候条件的变化趋势; - **电力负荷估计**:根据用电量的历史统计数据规划发电机组运行计划; - **物联网设备监控**:实时跟踪传感器读数以检测异常情况的发生概率等。
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