LeetCode 高频题实战:如何优雅地序列化和反序列化字符串数组?
文章目录
- 摘要
- 描述
- 题解答案
- 题解代码分析
- 编码方法
- 解码方法
- 示例测试及结果
- 时间复杂度
- 空间复杂度
- 总结
摘要
在分布式系统中,数据的序列化与反序列化是常见的需求,尤其是在网络传输、数据存储等场景中。LeetCode 第 271 题“字符串的编码与解码”要求我们设计一种方法,将字符串数组编码为单个字符串,并能准确地解码回原始数组。本文将详细解析该问题,提供 Swift 语言的解决方案,并结合实际应用场景进行探讨。
描述
题目描述:
设计一种方法,将字符串数组编码为单个字符串,以便在网络上传输。接收方应能解码该字符串,恢复出原始的字符串数组。
示例:
输入:[“Hello”,“World”]
输出:[“Hello”,“World”]
约束条件:
-
1 <= strs.length <= 200
-
0 <= strs[i].length <= 200
-
strs[i] 包含任意可能的字符,包括特殊字符。
进阶:
你能否设计一个通用的算法,适用于任何可能的字符集?
题解答案
为了解决这个问题,我们需要设计一种编码方式,使得编码后的字符串能唯一地表示原始的字符串数组,并且在解码时能准确地恢复。考虑到字符串中可能包含任何字符,包括我们可能选择的分隔符,因此直接使用特殊字符作为分隔符可能导致解码错误。一种可靠的方法是采用长度前缀的方式,即在每个字符串前添加其长度和一个分隔符,这样在解码时可以根据长度准确地提取每个字符串。
题解代码分析
以下是使用 Swift 语言实现的编码和解码方法:
编码方法
class Codec {func encode(_ strs: [String]) -> String {var encoded = ""for str in strs {let length = str.countencoded += "\(length)#\(str)"}return encoded}
}
解析:
-
我们遍历字符串数组中的每个字符串。
-
对于每个字符串,计算其长度,并将长度与字符串本身连接,中间使用
#
作为分隔符。 -
将所有这样的编码片段连接起来,形成最终的编码字符串。
示例:
输入:[“Hello”, “World”]
编码过程:
-
“Hello” → “5#Hello”
-
“World” → “5#World”
最终编码字符串:“5#Hello5#World”
解码方法
extension Codec {func decode(_ s: String) -> [String] {var strs = [String]()var i = s.startIndexwhile i < s.endIndex {var j = iwhile s[j] != "#" {j = s.index(after: j)}let length = Int(s[i..<j])!let start = s.index(after: j)let end = s.index(start, offsetBy: length)strs.append(String(s[start..<end]))i = end}return strs}
}
解析:
-
我们使用两个索引
i
和j
来遍历编码字符串。 -
首先,找到下一个
#
分隔符,提取出长度信息。 -
然后,根据长度提取出对应的字符串。
-
将提取出的字符串添加到结果数组中,继续处理下一个编码片段。
示例:
编码字符串:“5#Hello5#World”
解码过程:
-
提取长度 5,字符串 “Hello”
-
提取长度 5,字符串 “World”
最终结果:[“Hello”, “World”]
示例测试及结果
我们可以通过以下示例来验证编码和解码方法的正确性:
let codec = Codec()
let original = ["Hello", "World", "Swift", "LeetCode"]
let encoded = codec.encode(original)
print("Encoded: \(encoded)")
let decoded = codec.decode(encoded)
print("Decoded: \(decoded)")
输出:
Encoded: 5#Hello5#World5#Swift8#LeetCode
Decoded: ["Hello", "World", "Swift", "LeetCode"]
可以看到,解码后的结果与原始数组完全一致,验证了方法的正确性。
时间复杂度
-
编码方法:
-
我们遍历字符串数组中的每个字符串,计算其长度并进行字符串连接。
-
假设字符串数组中有
n
个字符串,总字符数为k
,则时间复杂度为 O(k)。
-
-
解码方法:
-
我们遍历编码字符串,提取每个字符串的长度和内容。
-
同样,时间复杂度为 O(k)。
-
空间复杂度
-
编码方法:
-
我们构建了一个新的字符串,长度为原始字符串总长度加上长度前缀和分隔符的长度。
-
因此,空间复杂度为 O(k)。
-
-
解码方法:
-
我们构建了一个新的字符串数组,包含原始的所有字符串。
-
因此,空间复杂度为 O(k)。
-
总结
通过在每个字符串前添加其长度和一个分隔符,我们可以可靠地将字符串数组编码为单个字符串,并能准确地解码回原始数组。这种方法避免了使用特殊字符作为分隔符可能带来的问题,具有较高的可靠性和通用性。在实际应用中,如网络传输、数据存储等场景,这种编码方式具有重要的实用价值。
在更复杂的系统中,我们可能需要处理更复杂的数据结构,如嵌套的数组、字典等。此时,可以考虑使用更通用的序列化方法,如 JSON、XML 等,或者使用专门的序列化框架,如 Protocol Buffers、Thrift 等,以满足更高的性能和可扩展性需求。
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