290. Word Pattern

给定一种 pattern(模式) 和一个字符串 str ,判断 str 是否遵循相同的模式。

这里的遵循指完全匹配,例如, pattern 里的每个字母和字符串 str 中的每个非空单词之间存在着双向连接的对应模式。

示例1:

输入: pattern = "abba", str = "dog cat cat dog"
输出: true

示例 2:

输入:pattern = "abba", str = "dog cat cat fish"
输出: false

示例 3:

输入: pattern = "aaaa", str = "dog cat cat dog"
输出: false

示例 4:

输入: pattern = "abba", str = "dog dog dog dog"
输出: false

说明:
你可以假设 pattern 只包含小写字母, str 包含了由单个空格分隔的小写字母。

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Review:

HashTable

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Code : java  0ms 100%

class Solution {
    public boolean wordPattern(String pattern, String str) {
        char[] pat = pattern.toCharArray();
        char[] mapping = new char[4096];
        int[] map = new int[123];
        int index = 0, count = 0;
        str += ' ';
        for (int i = 0; i < str.length() && count < pat.length; i++) {
            if (str.charAt(i) == 32) {
                String sub = str.substring(index, i);
                int flag = sub.hashCode() & 4095;
                if (mapping[flag] == 0 && map[pat[count]] == 0) {
                    mapping[flag] = pat[count];
                    map[pat[count]] = flag;
                } else if (pat[count] != mapping[flag] || map[pat[count]] != flag) {
                    return false;
                }
                count++;
                index = ++i;
            }
        }
        return index == str.length() && count == pat.length;
    }
}

 

### MATLAB中基于图像特征匹配的模式识别函数优化方法 为了提高MATLAB中基于图像特征匹配的模式识别函数性能,可以从以下几个方面入手: #### 1. 特征提取算法的选择 选择更高效的特征描述符可以显著提升模式识别的效果。常用的特征描述符有SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)[^2] 和 SURF (Speeded-Up Robust Features)[^3]。这些算法能够更好地捕捉图像中的局部不变性特征。 对于英文印刷字符识别任务,还可以考虑使用 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF),它是一种快速且计算成本较低的特征检测器和描述子组合[^4]。 ```matlab % 使用ORB特征检测与匹配 detector = 'ORB'; [featuresA, pointsA] = extractFeatures(imageA, detector); [featuresB, pointsB] = extractFeatures(imageB, detector); indexPairs = matchFeatures(featuresA, featuresB); matchedPointsA = pointsA(indexPairs(:,1), :); matchedPointsB = pointsB(indexPairs(:,2), :); ``` #### 2. 数据预处理 数据的质量直接影响到最终的结果。可以通过增强对比度、去除噪声以及标准化大小来改善输入图像质量。例如,在读取图像之后应用直方图均衡化或者自适应阈值处理[^5]。 ```matlab % 图像预处理示例 enhancedImage = adapthisteq(grayImage); % 自适应直方图均衡化 denoisedImage = medfilt2(enhancedImage); % 中值滤波去噪 normalizedImage = imresize(denoisedImage, [fixedHeight fixedWidth]); % 尺寸归一化 ``` #### 3. 训练模型参数调整 如果采用的是监督学习的方法,则需要仔细调节分类器或回归模型的相关超参数。比如支持向量机(SVM) 的核函数类型及其对应的gamma值[C值][^6];随机森林(Random Forests) 的树的数量及最大深度等设置都会影响预测精度。 另外也可以尝试集成多种不同的弱分类器形成强分类器的方式如AdaBoost 或 Gradient Boosting Decision Trees(GBDT)[^7] 来进一步提升泛化能力。 #### 4. 并行计算加速 利用多核心处理器的优势通过并行运算加快程序执行速度是一个不错的选择。Matlab 提供了 Parallel Computing Toolbox 可以方便地实现这一点[^8]。 ```matlab parfor i=1:numImages processedImg{i} = preprocess(imgBatch{i}); end ``` 综上所述,通过对上述几个方面的改进可以使基于MATLAB开发出来的针对英文打印字体进行自动辨别的应用程序更加高效稳定可靠[^9]。
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