LeetCode 17: Letters Combination of a Phone Number

本文介绍了一种基于递归的算法实现,该算法能够根据输入的数字字符串生成所有可能的字母组合。数字到字母的映射依据标准的电话键盘布局。通过递归调用并结合StringBuilder动态构建组合,最终返回所有可能的组合结果。
class Solution {
    private final String[] map = {"", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv", "wxyz"};
    public List<String> letterCombinations(String digits) {
        List<String> result = new ArrayList<>();
        if (digits.length() == 0) {
            return result;
        }
        generateComb(digits.toCharArray(), result, new StringBuilder(), 0);
        return result;
    }
    
    private void generateComb(char[] digits, List<String> result, StringBuilder current, int index) {
        if (index == digits.length) {
            result.add(current.toString());
            return;
        }

        int pos = (int)(digits[index] - '0');
        
        for (int i = 0; i < map[pos].length(); i++) {
            current.append(map[pos].charAt(i));
            generateComb(digits, result, current, index + 1);
            current.setLength(current.length() - 1);
        }
    } 
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/shuashuashua/p/7500081.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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