当前位置: 首页 > article >正文

LeetCode Hot100刷题——划分字母区间

763.划分字母区间

给你一个字符串 s 。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段,同一字母最多出现在一个片段中。例如,字符串 "ababcc" 能够被分为 ["abab", "cc"],但类似 ["aba", "bcc"] 或 ["ab", "ab", "cc"] 的划分是非法的。

注意,划分结果需要满足:将所有划分结果按顺序连接,得到的字符串仍然是 s 。

返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。

示例 1:

输入:s = "ababcbacadefegdehijhklij"
输出:[9,7,8]
解释:
划分结果为 "ababcbaca"、"defegde"、"hijhklij" 。
每个字母最多出现在一个片段中。
像 "ababcbacadefegde", "hijhklij" 这样的划分是错误的,因为划分的片段数较少。

示例 2:

输入:s = "eccbbbbdec"
输出:[10]

提示:

  • 1 <= s.length <= 500
  • s 仅由小写英文字母组成

思路分析

题目要求:将字符串划分为尽可能多的片段,使得每个字母只出现在一个片段中,并返回每个片段的长度列表。

  1. 同一个字母最多只能出现在一个片段中,那么同一个字母的第一次出现和最后一次出现的位置必须在同一片段。
  2. 因此,需要记录每个字母在字符串中最后出现的位置(因为第一次出现的位置可以通过遍历顺序知道,但更重要的是最后出现的位置)
  3. 使用贪心策略:遍历字符串,对于当前字符,需要知道当前字符最后出现的位置,这样就能知道当前片段至少应该覆盖到这个位置。
  4. 具体步骤:

        a. 首先,遍历字符串,记录每个字符最后出现的位置,保存在一个数组或哈希表中(因为只有小写字母,可以用长度为26的数组)。

        b. 然后,再次遍历字符串,同时维护两个变量:当前片段的开始位置(start)和当前片段结束位置(end,初始为0)。

        c. 对于每个遍历到的字符,更新当前片段的结束位置为当前字符最后出现位置和当前end的最大值(即end = max(end, lastOccurrence[currentChar]))。

        d. 当遍历到当前片段的结束位置(即当前位置 i 等于end)时,说明当前片段已经可以结束(因为从start到end之间的所有字符的最后出现位置都不会超过end,所以可以独立成一个片段)。

        e. 计算当前片段的长度(end - start + 1),并将该长度加入结果列表,然后更新下一个片段的开始位置为end+1。

        5. 重复上述过程直到字符串结束。


算法步骤

  1. 创建一个一个数组last,长度为26,记录每个字符最后出现的位置。
  2. 遍历字符串,对于每个字符s.charAt(i),更新last[s.charAt(i) - 'a'] = i。
  3. 初始化start=0,end=0,以及一个空列表result用于存放每个片段的长度。
  4. 再次遍历字符串(i从0到n-1):
    1. end = Math.max(end, last[s.charAt(i)-'a'])
    2. 如果i == end,说明当前片段结束,将当前片段的长度(end - start + 1)加入结果列表,然后更新start为 end + 1(准备下一个片段)。
  5. 返回结果列表。

注意:为什么不需要在开始新片段时重置end?因为end在每次更新时都是取最大值,而新片段开始的位置是上一个片段结束位置之后,所以新片段中的字符的最后位置一定大于等于当前i(即start),所以end会被更新为当前片段中所有字符最后出现位置的最大值。


程序代码

class Solution {public List<Integer> partitionLabels(String s) {//记录每个字母的最后出现位置int[] lastOccurrence = new int[26];int n = s.length();for(int i = 0; i < n; i++){char c = s.charAt(i);lastOccurrence[c - 'a'] = i;}List<Integer> result = new ArrayList<>();int start = 0;  // 当前片段的起始位置int end = 0;    // 当前片段的结束位置for(int i = 0; i < n; i++){char c = s.charAt(i);// 更新当前片段的结束位置end = Math.max(end, lastOccurrence[c - 'a']);// 当遍历到结束位置时,当前片段结束if(i == end){result.add(end - start + 1);    // 记录片段长度start = end + 1;    // 开始下一个片段}}return result;}
}
  1. 记录最后位置

    • 创建长度26的数组 lastOccurrence,对应小写字母的最后出现位置。

    • 遍历字符串,更新每个字符的最后位置。

  2. 划分片段

    • 初始化 start = 0 和 end = 0

    • 遍历字符串,对于每个字符:

      • 更新 end 为当前字符最后位置和当前 end 的最大值。

      • 当 i == end 时,说明当前片段满足条件(所有字符的最后位置均不超过 end)。

      • 记录片段长度 end - start + 1,更新 start = end + 1

  3. 示例分析(以示例1为例):

    • 字符串 s = "ababcbacadefegdehijhklij"

    • 最后位置记录:a:8, b:5, c:7, d:14, e:15, f:11, g:13, h:19, i:22, j:23, k:20, l:21

    • 遍历过程:

      • i=0(字符'a'):end = max(0, 8) = 8

      • i=1(字符'b'):end = max(8, 5) = 8

      • 继续遍历直到 i=8end = 8,记录片段长度 8-0+1=9,更新 start=9

      • i=9(字符'd'):end = max(8, 14) = 14

      • i=10(字符'e'):end = max(14, 15)=15

      • 继续直到 i=15:记录片段长度 15-9+1=7,更新 start=16

      • i=16(字符'h'):end = max(0, 19)=19(注意:end 继承自上一片段)。

      • 继续遍历更新 end 到23,i=23 时记录片段长度 23-16+1=8

    • 输出结果 [9,7,8]

补充:charAt()方法用于返回指定索引处的字符。索引范围从0到length() - 1。

为什么在 lastOccurrence 数组中使用 c - 'a'

在Java中,字符是用Unicode编码表示的。小写字母'a'到'z'在Unicode中是连续的,因此我们可以通过将字符减去'a'来得到一个0到25的索引值,这样我们就可以用一个长度为26的数组来存储每个小写字母的信息。

具体来说:

- 字符'a'的ASCII码是97,那么`'a' - 'a'`等于0,对应数组的第0个位置。

- 字符'b'的ASCII码是98,那么`'b' - 'a'`等于1,对应数组的第1个位置。

- 以此类推,字符'z'的ASCII码是122,那么`'z' - 'a'`等于25,对应数组的第25个位置。

这样,我们就可以用一个长度为26的数组(索引0到25)来存储每个小写字母的最后出现位置。这是一种常见且高效的处理小写字母映射的方法。

相关文章:

LeetCode Hot100刷题——划分字母区间

763.划分字母区间 给你一个字符串 s 。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段&#xff0c;同一字母最多出现在一个片段中。例如&#xff0c;字符串 "ababcc" 能够被分为 ["abab", "cc"]&#xff0c;但类似 ["aba", "bcc"…...

c++ 基于OpenSSL的EVP接口进行SHA3-512和SM3哈希计算

通过OpenSSL的EVP接口进行 SHA3-512 和 SM3 哈希计算 #include <iostream> #include <openssl/evp.h> #include <cstring>using namespace std;void PrintHex(const std::string &hexStr) {for (unsigned char c : hexStr){printf("%02x", c)…...

Vue3实现拖拽改变元素大小

代码实现 整体页面结构通过一个 dragResize-wrapper 包含左右两个区域&#xff0c;左侧区域包含一个可拖拽的边界。以下是关键代码 HTML 部分 <template><div class"dragResize-wrapper"><div class"dragResize-left"><div class&…...

Spring IoC 详解:原理、实现与实战

Spring IoC 详解&#xff1a;原理、实现与实战 前言 Spring IoC&#xff08;Inversion of Control&#xff0c;控制反转&#xff09;是Spring框架的核心基础。它通过解耦对象的创建与依赖关系管理&#xff0c;极大提升了系统的可维护性和扩展性。本文将系统梳理Spring IoC的原…...

深入Java NIO:构建高性能网络应用

引言 在上一篇文章中&#xff0c;我们介绍了Java网络编程的基础模型&#xff1a;阻塞式I/O和线程池模型。这些模型在处理高并发场景时存在明显的局限性。本文将深入探讨Java NIO&#xff08;New I/O&#xff09;技术&#xff0c;这是一种能够显著提升网络应用性能的非阻塞I/O模…...

数据分析后台设计指南:实战案例解析与5大设计要点总结

引言 数据于企业而言异常重要&#xff0c;企业通过数据可以优化战略决策&#xff0c;因此企业对数据的采集正趋向智能化、数字化&#xff0c;数据分析后台就是企业智能化、数字化记录、分析数据的渠道。本文分享一个数据分析后台原型实战案例&#xff0c;通过页面拆解总结原型…...

深度学习之模型压缩三驾马车:基于ResNet18的模型剪枝实战(1)

一、背景&#xff1a;为什么需要模型剪枝&#xff1f; 随着深度学习的发展&#xff0c;模型参数量和计算量呈指数级增长。以ResNet18为例&#xff0c;其在ImageNet上的参数量约为1100万&#xff0c;虽然在服务器端运行流畅&#xff0c;但在移动端或嵌入式设备上部署时&#xf…...

SSH/RDP无法远程连接?腾讯云CVM及通用服务器连接失败原因与超全排查指南

更多服务器知识&#xff0c;尽在hostol.com 嘿&#xff0c;各位服务器的“船长”和“管理员”们&#xff01;咱们在浩瀚的数字海洋中驾驭着自己的服务器“战舰”&#xff0c;最怕遇到什么情况&#xff1f;除了数据丢失&#xff0c;恐怕就是突然发现自己被锁在“驾驶舱”门外—…...

网络测试实战:金融数据传输的生死时速

阅读原文 7.4 网络测试实战--数据传输&#xff1a;当毫秒决定百万盈亏 你的交易指令为何总是慢人一步&#xff1f; 在2020年"原油宝"事件中&#xff0c;中行原油宝产品因为数据传输延迟导致客户未能及时平仓&#xff0c;最终亏损超过90亿元。这个血淋淋的案例揭示了…...

数据库系统概论(十四)详细讲解SQL中空值的处理

数据库系统概论&#xff08;十四&#xff09;详细讲解SQL中空值的处理 前言一、什么是空值&#xff1f;二、空值是怎么产生的&#xff1f;1. 插入数据时主动留空2. 更新数据时设置为空3. 外连接查询时自然出现 三、如何判断空值&#xff1f;例子&#xff1a;查“漏填数据的学生…...

【信创-k8s】海光/兆芯+银河麒麟V10离线部署k8s1.31.8+kubesphere4.1.3

❝ KubeSphere V4已经开源半年多&#xff0c;而且v4.1.3也已经出来了&#xff0c;修复了众多bug。介于V4优秀的LuBan架构&#xff0c;核心组件非常少&#xff0c;资源占用也显著降低&#xff0c;同时带来众多功能和便利性。我们决定与时俱进&#xff0c;使用1.30版本的Kubernet…...

[蓝桥杯]三体攻击

三体攻击 题目描述 三体人将对地球发起攻击。为了抵御攻击&#xff0c;地球人派出 A  B  CA  B  C 艘战舰&#xff0c;在太空中排成一个 AA 层 BB 行 CC 列的立方体。其中&#xff0c;第 ii 层第 jj 行第 kk 列的战舰&#xff08;记为战舰 (i, j, k)(i, j, k)&am…...

深入解析支撑向量机(SVM):原理、推导与实现

在机器学习领域&#xff0c;支撑向量机&#xff08;Support Vector Machine&#xff0c;简称SVM&#xff09;是一种广泛使用的分类算法&#xff0c;以其强大的分类性能和优雅的数学原理而备受关注。本文将从问题定义、数学推导到实际应用&#xff0c;深入解析SVM的核心原理和实…...

一台电脑联网如何共享另一台电脑?网线方式

前言 公司内网一个人只能申请一个账号和一个主机设备&#xff1b;会检测MAC地址&#xff1b;如果有两台设备&#xff0c;另一台就没有网&#xff1b;因为是联想老电脑&#xff0c;共享热点用不了&#xff0c;但是有一根网线&#xff0c;现在解决网线方式共享网络&#xff1b; …...

面试题:SQL 中如何将 多行合并为一行(合并行数据为列)?

✅ 面试题&#xff1a;SQL 中如何将 多行合并为一行&#xff08;合并行数据为列&#xff09;&#xff1f; 这是面试和实战中非常常见的场景&#xff0c;属于“行列转换”问题之一&#xff0c;常用于报表聚合、分类汇总、透视表生成等。 go专栏&#xff1a;https://duoke360.co…...

MacroDroid安卓版:自动化操作,让生活更智能

在智能手机的日常使用中&#xff0c;我们常常会遇到一些重复性的任务&#xff0c;如定时开启或关闭Wi-Fi、自动回复消息、根据位置调整音量等。这些任务虽然简单&#xff0c;但频繁操作会让人感到繁琐。MacroDroid安卓版正是为了解决这些问题而设计的&#xff0c;它是一款功能强…...

力提示(force prompting)的新方法

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗&#xff1f;订阅我们的简报&#xff0c;深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同&#xff0c;从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会&#xff0c;成为AI领…...

【Redis实战:缓存与消息队列的应用】

在现代互联网开发中&#xff0c;Redis 作为一款高性能的内存数据库&#xff0c;广泛应用于缓存和消息队列等场景。本文将深入探讨 Redis 在这两个领域的应用&#xff0c;并通过代码示例比较两个流行的框架&#xff08;Redis 和 RabbitMQ&#xff09;的特点与适用场景&#xff0…...

实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题

本文是实验设计与分析&#xff08;第6版&#xff0c;Montgomery著&#xff0c;傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性、残差分析。 10-12 vial <- seq(1, 12, 1) Viscosity <- c(26,24,175,160,163,55,62,100,26,30…...

基于LangChain构建高效RAG问答系统:向量检索与LLM集成实战

基于LangChain构建高效RAG问答系统&#xff1a;向量检索与LLM集成实战 在本文中&#xff0c;我将详细介绍如何使用LangChain框架构建一个完整的RAG&#xff08;检索增强生成&#xff09;问答系统。通过向量检索获取相关上下文&#xff0c;并结合大语言模型&#xff0c;我们能够…...

告别局域网:实现NASCab云可云远程自由访问

文章目录 前言1. 检查NASCab本地端口2. Qindows安装Cpolar3. 配置NASCab远程地址4. 远程访问NASCab小结 5. 固定NASCab公网地址6. 固定地址访问NASCab 前言 在数字化生活日益普及的今天&#xff0c;拥有一个属于自己的私有云存储&#xff08;如NASCab云可云&#xff09;已成为…...

25_05_29docker

Linux_docker篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a; 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.04.25 适用环境: Centos7 文档说明 环境准备 硬件要求 服务器&#xff1a; 2核CPU、2GB内存…...

Java-IO流之缓冲流详解

Java-IO流之缓冲流详解 一、缓冲流概述1.1 什么是缓冲流1.2 缓冲流的工作原理1.3 缓冲流的优势 二、字节缓冲流详解2.1 BufferedInputStream2.1.1 构造函数2.1.2 核心方法2.1.3 使用示例 2.2 BufferedOutputStream2.2.1 构造函数2.2.2 核心方法2.2.3 使用示例 三、字符缓冲流详…...

vscode code runner 使用python虚拟环境

转载如下&#xff1a; z​​​​​​​VS Code插件Code Runner使用python虚拟环境_coderunner python-CSDN博客...

Python实现markdown文件转word

1.markdown内容如下&#xff1a; 2.转换后的内容如下&#xff1a; 3.附上代码&#xff1a; import argparse import os from markdown import markdown from bs4 import BeautifulSoup from docx import Document from docx.shared import Inches from docx.enum.text import …...

NLP学习路线图(十七):主题模型(LDA)

在浩瀚的文本海洋中航行&#xff0c;人类大脑天然具备发现主题的能力——翻阅几份报纸&#xff0c;我们迅速辨别出"政治"、"体育"、"科技"等板块&#xff1b;浏览社交媒体&#xff0c;我们下意识区分出美食分享、旅行见闻或科技测评。但机器如何…...

深度学习之模型压缩三驾马车:基于ResNet18的模型剪枝实战(2)

前言 《深度学习之模型压缩三驾马车&#xff1a;基于ResNet18的模型剪枝实战&#xff08;1&#xff09;》里面我只是提到了对conv1层进行剪枝&#xff0c;只是为了验证这个剪枝的整个过程&#xff0c;但是后面也有提到&#xff1a;仅裁剪 conv1层的影响极大&#xff0c;原因如…...

综采工作面电控4X型铜头连接器 conm/4x100s

综采工作面作为现代化煤矿生产的核心区域&#xff0c;其设备运行的稳定性和安全性直接关系到整个矿井的生产效率。在综采工作面的电气控制系统中&#xff0c;电控连接器扮演着至关重要的角色&#xff0c;而4X型铜头连接器CONM/4X100S作为其中的关键部件&#xff0c;其性能优劣直…...

用ApiFox MCP一键生成接口文档,做接口测试

日常开发过程中&#xff0c;尤其是针对长期维护的老旧项目&#xff0c;许多开发者都会遇到一系列相同的困扰&#xff1a;由于项目早期缺乏严格的开发规范和接口管理策略&#xff0c;导致接口文档缺失&#xff0c;甚至连基本的接口说明都难以找到。此外&#xff0c;由于缺乏规范…...

在compose中的Canvas用kotlin显示多数据波形闪烁的问题

在compose中的Canvas显示多数据波形闪烁的问题&#xff1a;当在Canvas多组记录波形数组时&#xff0c;从第一组开始记录多次显示&#xff0c;如图&#xff0c;当再次回到第一次记录位置再显示时&#xff0c;波形出现闪烁。 原码如下&#xff1a; data class DcWaveForm(var b…...