816. 模糊坐标

最新推荐文章于 2020-12-17 13:50:26 发布
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分类专栏： LeetCode 算法
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我们有一些二维坐标，如 "(1, 3)" 或 "(2, 0.5)"，然后我们移除所有逗号，小数点和空格，得到一个字符串S。返回所有可能的原始字符串到一个列表中。

原始的坐标表示法不会存在多余的零，所以不会出现类似于"00", "0.0", "0.00", "1.0", "001", "00.01"或一些其他更小的数来表示坐标。此外，一个小数点前至少存在一个数，所以也不会出现“.1”形式的数字。

最后返回的列表可以是任意顺序的。而且注意返回的两个数字中间（逗号之后）都有一个空格。

 

示例 1:
输入: "(123)"
输出: ["(1, 23)", "(12, 3)", "(1.2, 3)", "(1, 2.3)"]

示例 2:
输入: "(00011)"
输出:  ["(0.001, 1)", "(0, 0.011)"]
解释: 
0.0, 00, 0001 或 00.01 是不被允许的。

示例 3:
输入: "(0123)"
输出: ["(0, 123)", "(0, 12.3)", "(0, 1.23)", "(0.1, 23)", "(0.1, 2.3)", "(0.12, 3)"]

示例 4:
输入: "(100)"
输出: [(10, 0)]
解释: 
1.0 是不被允许的。

 

提示:

  • 4 <= S.length <= 12.
  • S[0] = "(", S[S.length - 1] = ")", 且字符串 S 中的其他元素都是数字。
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如何获取所有匹配的target_text？原代码中使用的是if target_text in new_ocr_dict，这可能只返回一个值，但用户希望可能有多个匹配项。但根据通常的字典结构，一个键只能对应一个值，所以这里可能存在矛盾。可能用户的实际数据结构中，new_ocr_dict的值是列表形式，或者每个target_text可能对应多个坐标？或者可能用户希望处理的是多个键相同的项？这里需要澄清。 但根据用户提供的原始代码，ocr_dict[target_text]可能返回一个坐标列表，如果target_text在new_ocr_dict中存在的话。但用户的新需求是当有多个匹配项时如何处理，这可能意味着new_ocr_dict中的每个target_text可能对应多个坐标？或者可能用户的意思是，可能有多个不同的target_text在new_ocr_dict中存在，但需要处理多个匹配的情况？ 这里可能存在理解上的偏差。例如，原代码中的ocr_dict可能是一个将文本映射到坐标的字典，而new_ocr_dict可能是类似的。但用户希望处理的是，当target_text在new_ocr_dict中出现多次时的情况，但字典中的键是唯一的，所以这可能不太可能。或者，可能用户的意思是，可能有多个不同的文本匹配到同一个target_text，或者new_ocr_dict中的每个键对应多个坐标？ 或者，可能用户的实际数据结构中，new_ocr_dict的值是一个列表，包含多个坐标项，因此当target_text存在时，可能对应多个坐标。因此，当匹配到多个坐标时，需要处理这种情况。 假设new_ocr_dict的结构是{target_text: [coordinates_list]}，即每个target_text对应一个坐标列表，可能有多个坐标。那么，当target_text存在于new_ocr_dict时，可能返回多个坐标，需要处理这种情况。 但原代码中，ocr_dict[target_text]可能直接返回坐标，所以如果存在多个，可能需要调整数据结构。因此，可能用户希望的是，在new_ocr_dict中，每个target_text可能对应多个坐标项，因此需要遍历所有可能的匹配项。 但根据用户提供的代码示例，可能原代码中的ocr_dict的结构是每个target_text对应一个坐标组（四个点），而新的需求是当有多个相同的target_text时，如何处理。这可能不太合理，因为字典中的键是唯一的。因此，可能用户的问题中的new_ocr_dict的结构可能有误，或者需要重新理解。 或者，可能用户的意思是，在new_ocr_dict中存在多个键与target_text匹配，比如模糊匹配，导致可能有多个条目被匹配到。但原代码中的判断是if target_text in new_ocr_dict，这只会检查是否存在，而不会返回多个结果。因此，这里可能存在代码逻辑的问题，用户可能需要遍历所有可能的键，找到所有匹配的项，然后处理多个的情况。 这可能意味着用户的实际需求是，target_text可能与new_ocr_dict中的多个键匹配（例如，多个相同的文本被识别），因此需要处理多个匹配的情况。然而，原代码中的逻辑是直接检查存在性，这只能得到一个布尔值，无法得到多个结果。 因此，可能需要重新设计代码，以允许一个target_text匹配到多个键，从而得到多个坐标。例如，可能new_ocr_dict中的键是不同的，但可能有多个键的值等于target_text？或者用户希望进行模糊匹配？ 这里可能需要更多的假设，但根据用户的问题描述，可能正确的理解是：在new_ocr_dict中，可能有多个条目（键）对应的文本与target_text相同，因此当查找target_text时，可能得到多个坐标。例如，new_ocr_dict的结构可能是一个列表，其中每个元素包含文本和对应的坐标，而查找所有文本等于target_text的元素，得到它们的坐标列表。 但原代码中使用的是字典，字典的键是唯一的，所以可能用户的描述有误。可能new_ocr_dict实际上是一个列表，其中每个元素是一个包含文本和坐标的结构，或者是一个键值对，允许重复的键。或者，可能用户想要的是，对于每个target_text，在new_ocr_dict中可能有多个坐标项对应，因此需要收集所有匹配的坐标。 在这种情况下，原代码的逻辑可能不正确，因为它只是检查是否存在，并返回一个坐标。因此，用户希望修改代码，以处理多个匹配的情况，并根据计数器i和result_keys中的坐标来选择最近的坐标。 因此，正确的做法可能是： 1. 对于每个target_text，收集所有在new_ocr_dict中匹配的坐标列表。 2. 根据匹配的数量，决定如何处理： - 0个：填充[0,0]x4 - 1个：直接使用 - 多个：根据计数器i，从result_keys中取出第i个坐标组，计算所有匹配坐标的第一个点与result_keys[i][0]的距离，选择最近的。 但这里需要明确如何收集所有匹配的坐标。如果new_ocr_dict是一个字典，键是文本，值是对应的坐标，那么每个键只能出现一次，因此不可能有多个相同的键。因此，这可能意味着用户的数据结构可能有误，或者用户希望进行模糊匹配，例如，文本可能不完全相同，但需要近似匹配，导致可能有多个候选。 在这种情况下，可能需要遍历new_ocr_dict中的所有键，找到与target_text匹配的所有项，然后处理多个匹配的情况。例如，假设new_ocr_dict是一个列表，每个元素是一个元组(text, coordinates)，那么需要找到所有text等于target_text的元素，收集它们的coordinates。 但原代码中的new_ocr_dict可能是一个字典，所以这可能不适用。因此，可能需要重新考虑数据结构。 或者，用户可能的意思是，当target_text存在于new_ocr_dict中时，对应的值是一个列表，包含多个坐标组，因此可能有多个坐标选项。例如，new_ocr_dict的结构是：{ "text1": [coord1, coord2, ...], ... }。在这种情况下，当target_text是"text1"时，会得到多个坐标组，需要处理这种情况。 假设这是正确的数据结构，那么原代码中的ocr_dict[target_text]会返回一个坐标列表，可能有多个坐标组。因此，修改后的代码需要处理这种情况。 现在，根据用户的需求，当匹配到多个坐标组时，需要根据计数器i，从result_keys中取出第i个坐标组，然后计算每个匹配坐标组的第一个点与result_keys[i][0]的距离，选择最近的。 例如，假设result_keys是预先定义的一个列表，每个元素是一个坐标组（四个点），用户希望按顺序使用result_keys中的每个坐标组作为基准点，依次处理每个target_text的多个匹配情况。 因此，修改后的代码逻辑如下： 初始化计数器i=0 对于每个target_text在cleaned_after_corrections中： 收集所有匹配的坐标组：如果target_text存在于new_ocr_dict中，则得到所有对应的坐标组列表matches，否则matches为空 if len(matches) == 0: append四个[0,0] elif len(matches) == 1: append该坐标 else: 取result_keys的第i个坐标组，假设为current_key = result_keys[i] 基准点 = current_key[0] # 第一个点 计算每个match坐标组的第一个点与基准点的距离 找到距离最小的那个match坐标组 append该坐标组 i += 1 # 仅当处理了多个匹配时才增加计数器 但需要注意，当i超过result_keys的长度时，如何处理？用户可能需要循环使用result_keys，或者报错，但用户没有说明，这里假设result_keys的长度足够。 现在，回到代码修改： 原代码： result_coordinates = [] for target_text in cleaned_after_corrections: result_coordinates.append( ocr_dict[target_text] if target_text in new_ocr_dict else [[0,0] for _ in range(4)] ) 用户希望修改为： 增加计数器i，初始为0 在循环中： 如果target_text存在于new_ocr_dict，获取所有匹配的坐标列表matches 如果len(matches) == 0 → 填充四个零 elif len(matches) == 1 → 使用该坐标 else: 从result_keys中取第i个坐标组，得到基准点 计算每个match的坐标组的第一个点与基准点的距离，选择最近的 将最近的坐标加入result_coordinates i += 1 但原代码中的ocr_dict[target_text]可能返回一个坐标组，而不是列表，因此可能需要调整数据结构。 假设new_ocr_dict的结构是{target_text: [coord1, coord2, ...]}，即每个target_text对应一个列表，其中包含多个坐标组。因此，当target_text存在时，matches = new_ocr_dict[target_text] 因此，修改后的代码： result_coordinates = [] i = 0 # 初始化计数器 for target_text in cleaned_after_corrections: if target_text in new_ocr_dict: matches = new_ocr_dict[target_text] count = len(matches) if count == 1: result_coordinates.append(matches[0]) else: # 需要处理多个匹配的情况 if i >= len(result_keys): # 处理i超出范围的情况，用户没有说明，可能取模或者默认填充0，这里假设足够 # 暂时按报错处理，但用户可能需要其他方式，这里暂时忽略 pass current_key_coord = result_keys[i] # 获取第i个坐标组 base_point = current_key_coord[0] # 第一个点，如[816.0, 143.0] # 计算每个match的第一个点与base_point的距离 min_dist = float('inf') best_match = None for match in matches: # match是一个坐标组，如四个点，取第一个点 x1, y1 = match[0] x2, y2 = base_point dist = ((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2)**0.5 if dist < min_dist: min_dist = dist best_match = match if best_match is not None: result_coordinates.append(best_match) else: # 如果matches为空？但前面已经判断过count>=1 result_coordinates.append([[0,0] for _ in range(4)]) i += 1 else: result_coordinates.append([[0,0] for _ in range(4)]) 但需要处理当matches的count为0的情况，但前面已经判断target_text在new_ocr_dict中，所以count至少为1？ 不，原代码中，如果target_text在new_ocr_dict中，则matches = new_ocr_dict[target_text]，假设new_ocr_dict的值是一个列表，可能为空？但根据逻辑，当target_text存在时，应该至少有一个匹配项。否则，可能存在逻辑错误。 但用户的需求是，当匹配到多个时处理，否则填充。因此，在代码中，当target_text存在于new_ocr_dict时，matches可能是空列表吗？不太可能，但需要处理。 假设当target_text存在时，matches至少有一个坐标组。因此，在else部分（count >=2），处理多个情况。 现在，整合代码： 需要将原来的代码改为： result_coordinates = [] i = 0 for target_text in cleaned_after_corrections: if target_text in new_ocr_dict: matches = new_ocr_dict[target_text] match_count = len(matches) if match_count == 1: result_coordinates.append(matches[0]) else: # 匹配多个 if i < len(result_keys): key_coord_group = result_keys[i] base_point = key_coord_group[0] # 计算所有matches的坐标第一个点与base_point的距离 closest = None min_distance = float('inf') for coord_group in matches: point = coord_group[0] distance = ((point[0]-base_point[0])**2 + (point[1]-base_point[1])**2)**0.5 if distance < min_distance: min_distance = distance closest = coord_group if closest is not None: result_coordinates.append(closest) else: result_coordinates.append([[0,0]*4]) i +=1 else: # 超出result_keys范围，如何处理？用户未说明，这里暂时填充0 result_coordinates.append([[0,0] for _ in range(4)]) else: result_coordinates.append([[0,0] for _ in range(4)]) 但需要确保每个坐标组都是四个点的列表，例如[[x1,y1], [x2,y2], [x3,y3], [x4,y4]]。 此外，原代码中的new_ocr_dict可能应该是ocr_dict，因为用户提供的代码中有ocr_dict，但用户提到“new_ocr_dict”。这可能是一个笔误，需要确认。但根据用户提供的原始代码： result_coordinates.append( ocr_dict[target_text] if target_text in new_ocr_dict else [[0,0] for _ in range(4)] ) 这里存在矛盾，判断target_text是否在new_ocr_dict中，但取值却是ocr_dict。这可能是一个错误，用户可能希望判断target_text是否在ocr_dict中，或者new_ocr_dict是另一个字典。但根据用户的问题描述，可能正确的代码应该是： if target_text in ocr_dict，则取ocr_dict[target_text] 但用户提供的代码中写的是new_ocr_dict。这可能是一个笔误，需要用户确认。但根据问题描述，用户可能希望用new_ocr_dict来替代原来的ocr_dict，或者有其他处理。但在这里，作为回答者，只能根据用户提供的代码进行调整。 假设用户希望的是：当target_text存在于new_ocr_dict中时，取ocr_dict中的对应值。但这样逻辑有问题，因为如果target_text在new_ocr_dict中存在，但ocr_dict中没有该键，就会报错。因此，可能用户在这里的代码有误，正确的应该是检查target_text是否在ocr_dict中，或者new_ocr_dict是另一个结构。 可能用户的原意是，有一个ocr_dict和一个new_ocr_dict，其中new_ocr_dict是修正后的结果，所以当target_text在new_ocr_dict中存在时，使用new_ocr_dict中的坐标，否则使用ocr_dict中的？或者可能这是一个笔误，用户实际上想检查target_text是否存在于ocr_dict中。 但根据用户提供的原始代码： result_coordinates.append( ocr_dict[target_text] if target_text in new_ocr_dict else [[0,0] for _ in range(4)] ) 这显然存在错误，因为条件判断的是target_text是否在new_ocr_dict中，但取值却是ocr_dict[target_text]。这可能是用户的笔误，正确的条件应该是target_text in ocr_dict。或者，new_ocr_dict可能是一个键的集合，而值在ocr_dict中。 例如，new_ocr_dict可能包含修正后的文本，作为键，而值是对应的坐标。因此，当target_text存在于new_ocr_dict的键中时，使用ocr_dict中对应的坐标。这可能不太合理。 或者，可能用户想表达的是，new_ocr_dict是一个修正后的字典，其中键是修正后的文本，而值是对应的坐标。因此，当target_text存在于new_ocr_dict的键中时，使用该键对应的坐标（来自new_ocr_dict），否则使用ocr_dict中的坐标？但原始代码中却是ocr_dict[target_text]，这可能需要澄清。 不过，根据用户的问题描述，可能正确的代码逻辑应该是：如果target_text存在于new_ocr_dict中，则取new_ocr_dict中的坐标，否则填充四个零。但原代码中写的是ocr_dict[target_text]，这可能是一个错误，应该改为new_ocr_dict[target_text]。 因此，可能用户的原始代码存在笔误，正确的应该是： result_coordinates.append( new_ocr_dict[target_text] if target_text in new_ocr_dict else [[0,0] for _ in range(4)] ) 这是合理的，因为如果target_text在new_ocr_dict中存在，就取对应的坐标，否则填充零。 因此，在修改后的代码中，应该使用new_ocr_dict来获取坐标，而不是ocr_dict。 因此，现在修正后的代码逻辑应为： 当target_text在new_ocr_dict中时，获取对应的坐标列表matches = new_ocr_dict[target_text]，然后根据matches的数量处理。 现在，回到代码修改，正确的代码应该如下： 初始化计数器i=0 遍历每个target_text： 如果target_text在new_ocr_dict中： matches = new_ocr_dict[target_text] match_count = len(matches) if match_count == 1: append matches[0] else: 如果i < len(result_keys): current_key = result_keys[i] base_point = current_key[0] 计算每个match的坐标组的第一个点与base_point的距离 找到最近的，append i +=1 否则： append四个零 否则： append四个零 因此，整合代码： result_coordinates = [] i = 0 # 初始化计数器 for target_text in cleaned_after_corrections: if target_text in new_ocr_dict: matches = new_ocr_dict[target_text] match_count = len(matches) if match_count == 1: # 只有一个匹配，直接使用 result_coordinates.append(matches[0]) else: # 多个匹配，需要根据result_keys[i]找最近 if i < len(result_keys): # 获取result_keys中的第i个坐标组 key_coords = result_keys[i] # 基准点是key_coords的第一个点 base_x, base_y = key_coords[0] min_distance = float('inf') best_match = None # 遍历所有匹配的坐标组 for coords in matches: # 当前坐标组的第一个点 x, y = coords[0] # 计算欧氏距离 distance = ((x - base_x)**2 + (y - base_y)**2)**0.5 if distance < min_distance: min_distance = distance best_match = coords # 选择距离最小的坐标组 if best_match is not None: result_coordinates.append(best_match) else: # 理论上不会发生，因为matches非空 result_coordinates.append([[0,0] for _ in range(4)]) # 计数器增加 i += 1 else: # result_keys不足，填充零 result_coordinates.append([[0,0] for _ in range(4)]) else: # 无匹配，填充零 result_coordinates.append([[0,0] for _ in range(4)]) 需要注意的是，当result_keys的长度不足时，即i超过result_keys的索引，这里选择填充四个零。用户可能需要循环使用result_keys或者采取其他处理方式，但问题描述中没有说明，因此按这种情况处理。 此外，假设每个坐标组是四个点的列表，如[[x1,y1], [x2,y2], [x3,y3], [x4,y4]]，因此在计算距离时只取第一个点[x1,y1]。 现在，测试一下这个逻辑是否符合用户的需求： 假设有一个target_text匹配到两个坐标组A和B，result_keys的第i个坐标组是K。计算A的第一个点与K的第一个点的距离，以及B的第一个点与K的第一个点的距离，选择较小的那个坐标组填入数组，并i自增1。 是的，这符合用户的要求。 最后，确保代码中的变量名正确，比如new_ocr_dict而不是ocr_dict，因为用户提供的原始代码中存在这个可能笔误的问题，但根据用户的问题描述，应该使用new_ocr_dict。 综上，修改后的代码应该包括计数器i，处理三种情况，并在多个匹配时根据result_keys中的坐标选择最近的。</think>以下是修改后的代码，根据匹配情况选择最优坐标并填充： ```python result_coordinates = [] i = 0 # 初始化坐标选择计数器 for target_text in cleaned_after_corrections: if target_text in new_ocr_dict: matches = new_ocr_dict[target_text] match_count = len(matches) if match_count == 1: # 唯一匹配直接使用 result_coordinates.append(matches[0]) else: # 多个匹配时进行距离计算 if i < len(result_keys): # 获取基准坐标（取result_keys中第i个坐标的第一个点） base_point = result_keys[i][0] # 格式如：[816.0, 143.0] # 计算所有匹配坐标到基准点的距离 min_distance = float('inf') best_match = matches[0] # 默认取第一个 for coords in matches: current_point = coords[0] distance = ((current_point[0]-base_point[0])**2 + (current_point[1]-base_point[1])**2)**0.5 # 更新最小距离坐标 if distance < min_distance: min_distance = distance best_match = coords result_coordinates.append(best_match) i += 1 # 处理完一个多匹配项后计数器+1 else: result_coordinates.append([[0,0] for _ in range(4)]) else: # 无匹配项填充零坐标 result_coordinates.append([[0,0] for _ in range(4)]) ``` **代码说明：** 1. 新增计数器`i`用于跟踪当前使用的基准坐标索引 2. 处理三种匹配情况： - *无匹配*：填充`[[0,0], [0,0], [0,0], [0,0]]` - *单匹配*：直接使用找到的坐标 - *多匹配*：计算所有匹配坐标与`result_keys[i]`第一个点的欧氏距离，选择最近的坐标 3. 距离计算公式：$$ \sqrt{(x_2-x_1)^2 + (y_2-y_1)^2} $$ 4. 每处理完一个多匹配项后，计数器`i`自动递增，确保下次使用下一个基准坐标 **注意事项：** - 当`result_keys`的坐标数量不足时，会默认填充零坐标 - 所有坐标比较仅使用每个坐标组的第一个点进行距离计算 - 最终输出的坐标组始终保持4个点的格式
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