LeetCode 123 Substring with Concatenation of All Words

本文介绍了一种利用HashMap实现的字符串匹配算法,该算法能在给定字符串S中找出由字典L中所有单词按任意顺序组合而成的子串起始位置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

You are given a string, S, and a list of words, L, that are all of the same length. Find all starting indices of substring(s) in S that is a concatenation of each word in L exactly once and without any intervening characters.

For example, given:
S: "barfoothefoobarman"
L: ["foo", "bar"]

You should return the indices: [0,9].

(order does not matter).

分析:

有一个字典,查找字典来匹配的问题,应该用HashMap来存储字典。

就这个题,

HashMap存好字典之后,就从下标0开始尝试所有可能,找到一个,就把下标加入结果集。

public class Solution {
    public List<Integer> findSubstring(String S, String[] L) {
        List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        if(S==null || S.length()==0 || L==null || L.length==0)
            return res;
        //HashMap用来存放所有备选单词
        HashMap<String, Integer> dict = new HashMap<String, Integer>();
        for(String item : L){
            if(dict.containsKey(item))
                dict.put(item, dict.get(item)+1);
            else
                dict.put(item, 1);
        }
        int num = L.length;
        int len = L[0].length();
        for(int i=0; i<=S.length()-num*len; i++){
            HashMap<String, Integer> temp = new HashMap<String, Integer>(dict);
            int start = i;
            for(int j=0; j<num; j++){
                String sub = S.substring(start, start+len);
                if(temp.containsKey(sub)){
                    if(temp.get(sub)==1)
                        temp.remove(sub);
                    else
                        temp.put(sub, temp.get(sub)-1);
                }else
                    break;//终止j循环
                start = start + len;//如果匹配成功,则start指向下一个单词位置
            }
            if(temp.size()==0)//如果字典里的单词都匹配完,则应该记录这个i
                res.add(i);
        }
        return res;
    }
}


内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值