leetcode 3. Longest Substring Without Repeating Characters

探讨使用滑动窗口算法解决最长无重复字符子串问题,通过Java实现,讲解算法思路与代码细节。

using Java; 最长子串问题;滑动窗口

题目

Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.

难度

medium(做错次数比较多,没有理解清晰滑动窗口)

思路

  1. 设置一个滑动窗口,一个左闭右开区间,[i,j)表示当前子串,j-i即为当前子串的长度
  2. 为了使时间复杂度达到O(n),使用一个循环(窗口右侧达到字符串末尾时终止),一个hashset(判断下一个字符是不是在当前子串可以找到)
  3. 如果set中找不到当前字符:加入set; j++
  4. 如果set中找到当前字符:移出set中第一个字符;i++

代码

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        Set<Character> set=new HashSet<>();
        int maxl=0,i=0,j=0;
        while(j<s.length()){
            if(!set.contains(s.charAt(j))){
                set.add(s.charAt(j));
                j++;
                maxl=Math.max(maxl,j-i);
            }else{
                set.remove(s.charAt(i));
                i++;                     
            }
        }
        return maxl;
    }
}

注意点

  • 初始窗口中没有字符,i=0; j=0
  • 左闭右开区间是关键,不然繁琐且易错
  • set中找到当前字符x时,不是移出该字符x!而是移出第一个字符,然后再进入循环,判断set中是否有字符x
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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