LeetCode - Isomorphic Strings

字符串结构比对算法
本文介绍了一种用于判断两个字符串结构是否相同的算法实现。通过定义Letter类存储字符及其位置和计数信息,确保了字符串中每个唯一字符与其对应的位置保持一致。此方法适用于含有特殊符号的字符串比较。

    题意很好理解,判断两个字符串的结构是否相同。测试数据里有?{}【】等符号啊,果断扩大到300.

   

public class Solution {
    public static boolean isIsomorphic(String s, String t) {
		if(isIsomorphicOne(s,t) && isIsomorphicOne(t,s)) {
			return true;
		}
		else {
			return false;
		}
	}
	public static boolean isIsomorphicOne(String s, String t) {
		if(s==null || t==null) {
			return false;
		}
        Letter[] letter = new Letter[300];
        for(int i=0; i<300; i++) {
        	letter[i] = new Letter((char)(i), -1, 0);
        }
        for(int i=0; i<s.length(); i++) {
        	Letter sl = letter[s.charAt(i)];
        	if(sl.pos==-1) {
        		sl.count ++;
        		sl.pos = i;
        	}
        	else {
        		int cur = sl.pos;
        		if(t.charAt(i)!=t.charAt(cur)) {
        			return false;
        		}
        		else {
        			sl.count ++;
            		sl.pos = i;
        		}
        		
        	}
        }
        return true;
        
    }
}
class Letter {
	char ch;
	int pos;
	int count;
	public Letter(char ch, int pos, int count) {
		this.ch = ch;
		this.pos = pos;
		this.count = count;
	}
}

 

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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