290. Word Pattern

本文介绍了一种基于哈希表实现的模式匹配算法,该算法能够判断给定的字符串是否遵循指定的模式。通过双向映射确保模式与字符串间存在一一对应的关系,并详细解释了其实现思路及代码细节。

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

Given a pattern and a string str, find if str follows the same pattern.

Here follow means a full match, such that there is a bijection between a letter in pattern and a non-empty word in str.

Examples:
pattern = “abba”, str = “dog cat cat dog” should return true.
pattern = “abba”, str = “dog cat cat fish” should return false.
pattern = “aaaa”, str = “dog cat cat dog” should return false.
pattern = “abba”, str = “dog dog dog dog” should return false.
Notes:
You may assume pattern contains only lowercase letters, and str contains lowercase letters separated by a single space.

s思路:
1. 由于是一一映射,所以需要两个hash分别负责从pattern->str,str->pattern的映射
2. 另外需要take care of the length consistence. In other words, the two should have the same length.

//方法1:hash
class Solution {
public:
    bool wordPattern(string pattern, string str) {
        //
        int n=str.size();
        unordered_map<string,string> mm1,mm2;
        int count=0;
        for(int i=0;i<str.size();i++){
            if(count>=n) return false;

            if(str[i]==' '){
                count++;
                continue;
            }
            int j=i;

            while(j<str.size()&&str[j]!=' '){
                j++;    
            }   
            string cur=str.substr(i,j-i);
            string p=pattern.substr(count,1);
            if(mm1.count(cur)&&mm2.count(p)){
                if(mm1[cur]!=p&&mm2[p]!=cur) return false;
            }else if((mm1.count(cur)==0)&&(mm2.count(p)==0)){
                mm1[cur]=p;
                mm2[p]=cur; 
            }else
                return false;
            i=j-1;

        }
        return count==pattern.size()-1;
    }
};
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值