[leetcode] Anagrams

本文介绍了一种通过排序和哈希映射来解决Anagrams问题的有效算法。该算法使用unordered_map来存储已排序的字符串及其原始位置,以便找出所有互为Anagrams的字符串组。此外,还提供了一种优化方案,利用字符计数代替排序,提高处理效率。

Anagrams

Given an array of strings, return all groups of strings that are anagrams.

Note: All inputs will be in lower-case.

思路:

什么是anagrams?傻逼了,百度吧。一百度全是别人的方法,看到了有map存在,正是这个提示导致此题并没有用很长的时间。

方法很简单,将vector中的每个string先排序,然后在map中寻找是否已经有排序后的string,如果有则说明找到了一个anagrams,如果没有则把排序后的string作为key存在map中,对应的value就是它在vector中的序号,方便以后的比较。有一个难点就是如果找到了一个anagrams,不仅需要把存储本次的string,还需要存储一次key对应的value在排序前的string。

有两种方法,一种是如果在map中第一次找到,就把value在排序前的string存下来,同时使得这个value为负数。这样,只需要判断key对应的value是否大于等于0,如果小于0说明之前已经存储过排序前的value。还有一种方法更直观,直接开个数组flag,如果map中的元素找到了,就将flag对应下标的元素+1,表明这一组anagram出现了多少次。这样在如果flag的某个下标大于0,就在容器中对应的位置插入排序之前的元素即可。第二种方法比较复杂,所以用的第一种方法实现的。

最终的方案将Eason Liu中的map改成了unordered_map,AC之后发现和他的方法完全一样。这就是提前看到答案的不好之处,哪怕是一丁点信息。

题解:

class Solution {
public:
    vector<string> anagrams(vector<string> &strs) {
        vector<string> res;
        string str;
        unordered_map<string, int> map;
        for(int i=0;i<strs.size();i++) {
            str = strs[i];
            sort(str.begin(), str.end());
            if(map.find(str)==map.end())
                map[str] = i;
            else {
                res.push_back(strs[i]);
                if(map[str]>=0) {
                    res.push_back(strs[map[str]]);
                    map[str] = -1;
                }
            }
        }
        return res;
    }
};
View Code

后话:

似乎还有一种更高大上的方法,其他的一样,只是map比较的Key变了,这种思路个人觉得很好,将出现的字符串变成26个字母出现的次数,可以有效避免标点符号和过长的string。详见此处例题1

转载于:https://www.cnblogs.com/jiasaidongqi/p/4273325.html

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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