LeetCode 205 Isomorphic Strings

本文提供了一种使用哈希映射的方法来解决LeetCode上的205题“同构字符串”问题。通过两个字符数组记录s和t中字符的映射关系,确保了两个字符串之间的同构性。此算法简洁高效,易于理解和实现。

LeetCode 205 Isomorphic Strings

 

 

用到哈希映射

bool isIsomorphic(char* s, char* t) {
    char charArrS[256] = { 0 };
    char charArrT[256] = { 0 };
    int i = 0;
    while (s[i] !=0)
    {
        if (charArrS[s[i]] == 0 && charArrT[t[i]] == 0)
        {
            charArrS[s[i]] = t[i];
            charArrT[t[i]] = s[i];
        }
        else
        if (charArrS[s[i]] != t[i] || charArrT[t[i]] != s[i])
            return false;
        i++;
    }

    return true;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/walker-lee/p/5002306.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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