320. Generalized Abbreviation-- back tracking and bit manipulation(待续)

本文探讨了一种将字符串中字母转换为数字的算法,通过递归实现所有可能的组合,并解决了一个特定问题:如何在不违反规则的情况下,将任意长度的字符串转换成包含数字的组合。文章还提供了一种使用位操作的替代解决方案。
把一个字符串中字母用数字代替,产生所有的组合数
Input: "word" Output: ["word", "1ord", "w1rd", "wo1d", "wor1", "2rd", "w2d", "wo2", "1o1d", "1or1", "w1r1", "1o2", "2r1", "3d", "w3", "4"]

和78 subsets本质上也是一样的: https://leetcode.com/problems/subsets/description/

画出递归数吧: 假设word = "abc", 递归数如下:

需要注意的是, 如果某个节点已经是数字了,则接下来不能继续放数字 ,例如 "a11" 是不合法的。

先写了如下code ,在 input = "interaction" 时WA了, 而其他短字符串都可以过。 

因为 最后一行 “curResult.deleteCharAt(curResult.length()-1);”   input 字符串长度超过10后,每次加的长度 就是2位数了, 所以不能 只 减去1。 

class Solution {
    public List<String> generateAbbreviations(String word) {
        List<String> result = new ArrayList<>();
        
        dfs(new StringBuilder(), result, word,0);
        return result;
    }
    
    private void dfs(StringBuilder curResult,List<String> result, String word, int cur_index){
        if(curResult.length() == word.length() || cur_index == word.length()){
            result.add(curResult.toString());
            return;
        }
        
        // put cur letter
        curResult.append(word.charAt(cur_index));
        dfs(curResult,result, word,cur_index+1);
        curResult.deleteCharAt(curResult.length()-1);
        
        for(int i=1; i<=word.length()-cur_index; i++){ // wrd: cur_index = 0, len =3, 可以放 1,2,3
            // 当前result 里 最后一个字符得是字母才能 放数字
            if(curResult.length()==0 || Character.isLetter(curResult.charAt(curResult.length()-1)) ){
                curResult.append(i);
                dfs(curResult,result,word,cur_index+i);
                curResult.deleteCharAt(curResult.length()-1);
            }
            
        }
    }
    
    
}

修改后的code, 每次记录 上一次的stringbuild 长度,然后  重新setLeng 到之前的长度即可:

class Solution {
    public List<String> generateAbbreviations(String word) {
        List<String> result = new ArrayList<>();
        dfs(new StringBuilder(), result, word,0);
        return result;
    }
    
    private void dfs(StringBuilder curResult,List<String> result, String word, int cur_index){
        if(curResult.length() == word.length() || cur_index == word.length()){
            result.add(curResult.toString());
            return;
        }
       
        int len = curResult.length(); // 每次记录长度
        // put cur letter
        curResult.append(word.charAt(cur_index));
        dfs(curResult,result, word,cur_index+1);
        curResult.setLength(len);
        //put the 剩下的可能的长度
        for(int i=1; i<=word.length()-cur_index; i++){ // wrd: cur_index = 0, len =3, 可以放 1,2,3
            // 当前result 里 最后一个字符得是字母才能 放数字
            if(curResult.length()==0 || Character.isLetter(curResult.charAt(curResult.length()-1)) ){
                curResult.append(i);
                dfs(curResult,result,word,cur_index+i);
                curResult.setLength(len); //恢复之前的长度
            }   
        }
    }  
}

 

这道题还可以用  bit manipulation 来解, 如下: 
m a n i p u l a t i o n
m  2  i p      6      n
1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1



转载于:https://www.cnblogs.com/keepAC/p/9944641.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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