lintcode-828. 字模式

本文深入探讨了字模式匹配算法的实现,通过实例说明如何判断一个字符串是否遵循给定的模式。介绍了Python中set和zip函数的应用,以及如何通过比较模式和字符串之间的映射关系来完成匹配。

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  • 题目描述:

828.字模式

给定一个模式和一个字符串str,查找str是否遵循相同的模式。
这里遵循的意思是一个完整的匹配,在一个字母的模式和一个非空的单词str之间有一个双向连接的模式对应。

样例

给定模式= "abba", str = "dog cat cat dog",返回true。给定模式= "abba", str = "dog cat cat fish",返回false
给定模式= "aaaa", str = "dog cat cat dog",返回false。给定模式= "abba", str = "dog dog dog dog",返回false

  • 分析

字符匹配问题,将映射写成字符对的形式,将pattern中字符’a’映射到str中’dog’,如('a','dog'),如果映射个数与pattern中字符种类相同,则匹配成功。

set函数:

创建一个无序不重复元素集

zip函数:

zip([iterable, ...])
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。

  • code 

class Solution(object):
    def wordPattern(self, pattern, str):
        """
        :type pattern: str
        :type str: str
        :rtype: bool
        """
        words = str.split(' ')
        if len(words) != len(pattern):
            return False
        return len(set(pattern)) == len(set(words)) == len(set(zip(pattern, words)))
  • 参考链接

https://blog.youkuaiyun.com/coder_orz/article/details/51693647

转载于:https://www.cnblogs.com/yeshengCqupt/p/9869659.html

【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具,类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛应用于桌面、移动和嵌入设备,支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模,用户可以方便地选取所需的颜色值。 在Qt中,调色板(QPalette)是一个关键的类,用于管理应用程序的视觉样。QPalette包含了一系列的颜色角色,如背景色、前景色、文本色、高亮色等,这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程序的需求进行定制。通过自定义QPalette,开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程序。 该调色板功能可能使用了QColorDialog,这是一个标准的Qt对话框,允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方来获取用户的颜色选择,通常包括一个调色板界面,用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。 横渐变取色可能通过QGradient实现,QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变(QLinearGradient)沿直线从一个点到另一个点过渡颜色,而径向渐变(QRadialGradient)则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中,用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置,从而选取不同位置的颜色。 竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的,将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方来探索颜色空间,使得选取颜色更为直观和便捷。 在【colorpanelhsb】这个文件名中,我们可以推测这是与HSB(色相、饱和度、亮度)色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方,与RGB或CMYK模型不同,它以人的感知为基础,更容易理解。在这个调色板中,用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。 基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具,如QPalette、QColorDialog、QGradient等,构建的交互颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方,还可能支持HSB色彩模型,使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目,通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思想是如何将一块巧克力分成若干块,并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述: 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图,每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人,每个人获得连续的一段巧克力(可以横着切或竖着切)。目标是使得所有人的巧克力总和的最大值尽可能小。 --- ### 解法思路: #### 方法一:二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`,其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的最小值,而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之和。 步骤如下: 1. **确定搜索区间**:左边界设为数组中的最大元素 (因为至少一人要拿到这个数),右边界设为总和 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**:对于当前猜测的最大值 mid,检查能否通过合理的切割分配方案,使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到最优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python版): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结: - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销; - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估;
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