17. Letter Combinations of a Phone Number

本文介绍了一种使用递归和迭代方法生成电话按键对应字母的所有可能组合的算法实现。通过将数字转换为对应的字母串,利用队列进行广度优先搜索,实现了对输入数字字符串的有效处理,适用于电话号码快速生成文字组合的应用场景。

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

public class Solution {
    public List<String> letterCombinations(String digits) {
        LinkedList<String> que=new LinkedList<String>();
        if(digits.length()==0)
            return que;
        String[] btns=new String[]{"0","1","abc","def","ghi","jkl","mno","pqrs","tuv","wxyz"};
        que.add("");
        for(int i=0;i<digits.length();i++)
        {
            String btn=btns[digits.charAt(i)-'0'];
            while(que.peek().length()==i)
            {
                String item=que.poll();
                for(int j=0;j<btn.length();j++)
                    que.add(item+btn.charAt(j));
            }
        }
        return que;
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/asuran/p/7578732.html

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。
内容概要:本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的时序数据分类预测项目,旨在提升时序数据分类准确率,实现智能优化,并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指出传统机器学习方法难以处理时序数据的复杂特性,而GRU、注意力机制和WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标与意义,包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同时,文中列出了项目面临的挑战及解决方案,如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU和注意力机制三部分组成,通过Python代码示例展示了模型的具体实现,包括模型定义、训练过程和WOA优化算法的核心步骤。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对深度学习、时序数据分析感兴趣的开发者和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升时序数据分类准确率,特别是在金融、医疗、智能制造等领域;② 实现模型训练过程的智能优化,避免传统调参的局限;③ 提供具备强泛化能力的时序数据分类框架,支持多行业多场景应用;④ 推动高性能时序模型的工业应用落地,提高智能系统的响应速度和决策质量。; 其他说明:项目不仅实现了工程应用,还在理论层面对GRU结构与注意力机制的融合进行了系统分析,结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究,促进了深度学习与优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例和链接进一步了解项目的具体实现和应用场景。
(Telephone Number Word Generator) Standard telephone keypads contain the digits 0 through 9. The numbers 2 through 9 each have three letters associated with them, as is indicated by the following table: Many people find it difficult to memorize phone numbers, so they use the correspondence between digits and letters to develop seven-letter words that correspond to their phone numbers. For example, a person whose telephone number is 686-2377 might use the correspondence indi- cated in the above table to develop the seven-letter word “NUMBERS.” Businesses frequently attempt to get telephone numbers that are easy for their clients to remember. If a business can advertise a simple word for its customers to dial, then no doubt the business will receive a few more calls. Each seven-letter word corresponds to exactly one seven-digit telephone number. The restaurant wishing to increase its take-home business could surely do so with the number 825-3688 (i.e., “TAKEOUT”). Each seven-digit phone number corresponds to many separate seven-letter words. Unfortunately, most of these represent unrecognizable juxtaposi- tions of letters. It’s possible, however, that the owner of a barber shop would be pleased to know that the shop’s telephone number, 424-7288, corresponds to “HAIRCUT.” A veterinarian with the phone number 738-2273 would be happy to know that the number corresponds to “PETCARE.” Write a program that, given a seven-digit number, writes to a file every possible seven-letter word corresponding to that number. There are 2187 (3 to the seventh power) such words. Avoid phone numbers with the digits 0 and 1.
06-09
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