博客
关于我
leetCode 318 最大单词长度乘积(位掩码,位运算,二进制)
阅读量:265 次
发布时间:2019-03-01

本文共 1465 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

为了求解给定的多个字母串中任意两个字母串的长度乘积的最大值,且这两个字母串不能含有相同字母,我们可以采用以下步骤:

  • 生成二进制掩码:对于每个字母串,生成一个长度为26的二进制数字(掩码),每个位表示是否存在对应的字母。

  • 使用哈希表存储掩码和长度:哈希表中的键是二进制掩码,值是对应的字母串的长度。

  • 检查掩码的重叠:对于每个新生成的二进制掩码,检查哈希表中是否存在与之不重叠的掩码。如果存在,计算当前字母串长度与哈希表中对应长度的乘积,更新最大值。

  • 更新哈希表:将当前字母串的二进制掩码及其长度加入哈希表,确保存储最长的长度以最大化后续乘积的计算。

  • 以下是实现该算法的Python代码:

    def max_product(words):    hash_map = {}    max_length = 0    for word in words:        mask = 0        for c in word:            n = ord(c) - ord('a')            mask |= 1 << n        # Check all existing masks in the hash map        for existing_mask in list(hash_map.keys()):            if (mask & existing_mask) == 0:                current_length = len(word)                existing_length = hash_map[existing_mask]                product = current_length * existing_length                if product > max_length:                    max_length = product        # Update the hash map        if mask in hash_map:            if len(word) > hash_map[mask]:                hash_map[mask] = len(word)        else:            hash_map[mask] = len(word)    return max_length# Example usage:words = ["abcw", "baz", "foo", "bar", "xtfn", "abcdef"]print(max_product(words))  # Output: 16words = ["a", "ab", "abc", "d", "cd", "bcd", "abcd"]print(max_product(words))  # Output: 4

    代码解释

  • 生成掩码:对于每个字符c,计算其在字母表中的位置n,然后生成二进制掩码mask |= 1 << n

  • 检查哈希表:遍历哈希表中的所有已存储掩码,检查是否存在与当前掩码不重叠的情况。如果存在,计算乘积并更新最大值。

  • 更新哈希表:将当前字母串的掩码及其长度加入哈希表,确保存储最长的长度以最大化后续乘积。

  • 该算法通过二进制掩码和哈希表有效地解决了问题,确保在合理的时间复杂度内找到最大长度乘积。

    转载地址:http://ualx.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    opencv5-图像混合
    查看>>
    opencv9-膨胀和腐蚀
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>
    opencv图像分割2-GMM
    查看>>
    OpenCV(1)读写图像
    查看>>
    OpenCV:概念、历史、应用场景示例、核心模块、安装配置
    查看>>
    Openlayers中点击地图获取坐标并输出
    查看>>
    Openlayers图文版实战,vue项目从0到1做基础配置
    查看>>