[LeetCode Python3] 318. Maximum Product of Word Lengths + 位掩码

本文介绍了一种利用位掩码技巧解决字符串问题的方法,通过计算单词中字母的二进制表示,找出具有相同特征的单词组合,从而找到最大长度单词乘积。通过预运算减少重复计算,提升算法效率。

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318. Maximum Product of Word Lengths

from collections import defaultdict

class Solution:
    def maxProduct(self, words: List[str]) -> int:
        hashmap = defaultdict(int)
        bit_number = lambda ch: ord(ch) - ord('a')

        for word in words:
            bitmask = 0
            for ch in word:
                # add bit number bit_number in bitmask
                bitmask |= 1 << bit_number(ch)
            # there could be different words with the same bitmask
            # ex. ab and aabb
            hashmap[bitmask] = max(hashmap[bitmask], len(word))

        max_prod = 0
        for x in hashmap:
            for y in hashmap:
                if x & y == 0:
                    max_prod = max(max_prod, hashmap[x] * hashmap[y])
        return max_prod

方法小结:
1、位掩码:
用整数的低26位来代替单词中是否包含相应的字母;当两个单词中包含相同字母时,他们的掩码相与不为0。
2、预运算
用预运算来避免重复计算。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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