30 ngày chống COVID cùng Leetcode | Ngày 06

-
Cho một mảng String, là một tập hợp của các chuỗi bị đảo ngược, nhiệm vụ của bạn là nhóm chúng lại với nhau.

Như  dưới đây, mảng đã cho là: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"], ta phải đưa về một mảng động hai chiều, mỗi một chiều là các String có cùng các chữ cái nhưng bị đảo ngược. 
Input: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"],
Output:
[
  ["ate","eat","tea"],
  ["nat","tan"],
  ["bat"]
]
Tính chất đã được gợi ý ở đây của các cặp là đều có cùng các phần tử giống nhau nhưng lại khác vị trí. Bởi vậy nếu ta sắp xếp, ta có thể nhận ra là các phần tử này sau khi sắp xếp đều hoàn toàn giống nhau.
  ["ate","eat","tea"] Sắp xếp thành: ["aet","aet","aet"]
Phần cốt lõi của bài toán nhằm phát hiện ra điều ấy. Giờ ta sẽ tạo một HashMap nơi mà Key chính là một phần tử sau khi sắp xếp, còn Value chính là các mảng 1 chiều. ở đây là các List<String> lưu các phần tử Anagram có cùng khóa Key. Bài toán đã được giải quyết với độ phức tạp thuật toán là O(mlogmxn), trong đó n là chiều dài mảng String, m là chiều dài mỗi phần tử khi sắp xếp.


Khi implement trên Java rất ngắn gọn, tôi càng thấy ngôn ngữ lập trình này dễ gần.
Hết rồi, hẹn gặp lai Leetcode vào ngày mai. Cảm ơn bạn.

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Hiểu về Norm Regularization

-
Hình ảnh
 Overfitting là một hiện tượng xảy ra khi mô hình học máy phù hợp với tập dữ liệu kiểm tra mà không phù hợp với tập thực tế, nó thường xảy ra ở các mô hình phức tạp (complex models), như deep neural networks. Regularisation là một quá trình để ngăn chặn họăc giảm thiều overfitting. Ở đây, chúng ta tập trung vào hai chuẩn là L1 và L2 regularisation. Đã có khá nhiều giải thích trên mạng, nhưng thành thật mà nói có vẻ khi bạn đọc bài viết này thì những bài viết đó đã quá khó hiểu với bạn, vì thế, bài viết này, chúng ta cùng tìm hiểu rõ tại sao chuẩn L1 và L2 lại được dùng để tránh hiện tượng overfitting bằng cách mô tả lại quá trình Gradient Denscent, tối ưu hàm loss của model. Bắt đầu nào. 0. L1, L2 là gì ? L1, L2 regularisation hay còn được gọi là L1, L2 norm của vector w, dưới đây là công thức: 1-norm (L1 norm) 2-norm (L2 norm hoặc Euclidean norm) .Trong hồi quy tuyến tính (linear regression), kèm với L1 còn được gọi là lasso regression, kèm L2 được gọi là ridge regression, (mình ...
Read more »

Faceswap & state-of-the-art (SOTA)

-
Hình ảnh
This post is pending Intro: faceswap & deepfake Face swap refers to an activity in which a person's face is swapped with the face of another person. Deepface = deeplearning + fake. Deepfake is an advanced technology, but 96% ò Deepfakes videos have triolous content. Deepfake also targets political purposes, fraud and market manipulation. Traditional swap face - using opencv-dlib Facial landmark Detection Facial landmarks are used to localize and represent salient regions of the face. The pre-trained facial landmark detector inside the dlib library is used to estimate the location of 68(x,y)-coordinates that map to facial structures on the face. Each frame of the animation shows a Delaunay trianulation of the four points. Halfway through, the trianglulating edge flips showing that the Delaunay trianglulation maximizes the minimum angle, not the edge-length of the triangles. The final steps of face alignment to to consider corresponding triangles between the source fac...
Read more »