lintcode--最长单词

本文介绍了一种高效的算法,用于从词典中找出所有最长的单词。通过遍历词典并维护一个当前最长单词列表,该算法能够确保即使存在多个相同长度的最长单词也能全部找出。

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

给一个词典,找出其中所有最长的单词。

样例

在词典

{
  "dog",
  "google",
  "facebook",
  "internationalization",
  "blabla"
}

中, 最长的单词集合为 ["internationalization"]




/*遍历两次的办法很容易想到,如果只遍历一次你有没有什么好办法?


解题:


其实这个题目如果不是在这里做,我只能会暴力了,但是lintcode给你了需要返回的值,这个是很大的提示,这个题返回类型是ArrayList<String> ,然后就有思路了。值选取比较长的字符,加入list中,当碰到更长的时候可以清空list。*/
class Solution {
    ArrayList<String> longestWords(String[] dit) {
        // write your code here
        ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
        if( dit.length==0) return list;
        //1.先保存第一个单词的长度
        int len = dit[0].length();
        list.add(dit[0]);
        for( int i = 1;i<dit.length;i++){
            String tmp = dit[i];
            
            if( tmp.length()==len){
                list.add( tmp );
                //如果长度大于之前的
            }else if(tmp.length()> len){
                //先清除
                list.clear();
                list.add(tmp);
                len = tmp.length();
            }
        }
        return list;
    }
};

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目,通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思想是如何将一块巧克力分成若干块,并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述: 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图,每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人,每个人获得连续的一段巧克力(可以横着切或竖着切)。目标是使得所有人的巧克力总和的最大值尽可能小。 --- ### 解法思路: #### 方法一:二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`,其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的最小值,而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之和。 步骤如下: 1. **确定搜索区间**:左边界设为数组中的最大元素 (因为至少一人要拿到这个数),右边界设为总和 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**:对于当前猜测的最大值 mid,检查能否通过合理的切割分配方案,使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到最优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python版): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结: - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销; - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估;
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