lintcode 1081 · 贴纸拼单词【hard 递归+记忆化搜索才能通过】
题目
https://www.lintcode.com/problem/1081/
给出N种不同类型的贴纸。 每个贴纸上都写有一个小写英文单词。
通过裁剪贴纸上的所有字母并重排序来拼出字符串target。
每种贴纸可以使用多次,假定每种贴纸数量无限。
拼出target最少需要多少张贴纸?如果不可能拼成,则返回-1。stickers的长度范围为[1, 50].
stickers仅由小写英文字母组成(没有撇号').
target的长度范围为[1, 15],而且由小写字母组成。
在所有的测试用例中,单词是从1000个最常见的美国英文单词中任意选择的,目标单词则是由两个任意单词拼接而成。
时间限制可能比以往更有挑战性,期望的时间界是平均35毫秒50个测试样例。
样例
样例 1:输入:
["with", "example", "science"], "thehat"
输出:
3
解释:
使用两张"with"和一张"example",经过裁剪和重排字母,可以得到"thehat"。这也是所需要的最少贴纸数。
样例 2:输入:
["notice", "possible"], "basicbasic"
输出:
-1
解释:
无法拼成"basicbasic"。
思路
注意:单纯使用递归无法通过,需要使用递归+词频统计优化【贪心思想】+记忆化搜索才能通过
思路:每一次尝试,目标单词第一个字符在当前字符中,就以当前字符为第一个字符,去递归
参考代码
public class Solution {/*** @param stickers: a string array* @param target: a string* @return: the minimum number of stickers that you need to spell out the target*/public int minStickers(String[] stickers, String target) {//int ans = f1(stickers, target); //直接递归,会超时//int ans = f2(stickers, target); //优化了,使用词频表统计,还是会超时int ans = f3(stickers, target); //优化了,使用词频表统计,加上记忆化搜索return ans == Integer.MAX_VALUE ? -1 : ans;}public static int f1(String[] stickers, String target) {if (target.length() == 0)return 0;int min = Integer.MAX_VALUE;for (String first : stickers) {String rest = minus(target, first);if (rest.length() != target.length()) {min = Math.min(min, f1(stickers, rest));}}return min + (min == Integer.MAX_VALUE ? 0 : 1);}public static String minus(String s1, String s2) {char[] str1 = s1.toCharArray();char[] str2 = s2.toCharArray();int[] cnt = new int[26];for (char c : str1) {cnt[c - 'a']++;}for (char c : str2) {cnt[c - 'a']--;}StringBuilder sb = new StringBuilder();for (int i = 0; i < 26; i++) {if (cnt[i] > 0) {for (int j = 0; j < cnt[i]; j++) {sb.append((char) (i + 'a'));}}}return sb.toString();}public static int f2(String[] stickers, String target) {int n = stickers.length;//关键优化,词频统计表int[][] cnt = new int[n][26];for (int i = 0; i < n; i++) {char[] str = stickers[i].toCharArray();for (char c : str) {cnt[i][c - 'a']++;}}int ans = process(cnt, target);return ans == Integer.MAX_VALUE ? -1 : ans;}//stickers[i] 数组,当初i号贴纸的字符统计,int[][] stickers ->所有贴纸//每一种贴纸都有无穷张//返回搞定target的最少张树//最少张数public static int process(int[][] stickers, String t) {if (t.length() == 0) return 0;char[] target = t.toCharArray();int[] tcnt = new int[26];for (char c : target) {tcnt[c - 'a']++;}int n = stickers.length;int min = Integer.MAX_VALUE;for (int i = 0; i < n; i++) {//尝试每一张贴纸是谁int[] sticker = stickers[i];//最关键优化(剪枝,这一步也是贪心)if (sticker[target[0] - 'a'] > 0) {StringBuilder sb = new StringBuilder();for (int j = 0; j < 26; j++) {if (tcnt[j] > 0) {int nums = tcnt[j] - sticker[j];for (int k = 0; k < nums; k++) {sb.append((char) (j + 'a'));}}}String rest = sb.toString();min = Math.min(min, process(stickers, rest));}}return min + (min == Integer.MAX_VALUE ? 0 : 1);}public static int f3(String[] stickers, String target) {int n = stickers.length;int[][] cnts = new int[n][26];for (int i = 0; i < n; i++) {char[] str = stickers[i].toCharArray();for (char c : str) {cnts[i][c - 'a']++;}}Map<String, Integer> dp = new HashMap<>();dp.put("", 0);int ans = process3(cnts, target, dp);return ans == Integer.MAX_VALUE ? -1 : ans;}public static int process3(int[][] stickers,String t ,Map<String,Integer> dp){if(dp.containsKey(t))return dp.get(t);char[] target = t.toCharArray();int[] tcnt = new int[26];for (char c : target) {tcnt[c-'a']++;}int n = stickers.length;int min = Integer.MAX_VALUE;for (int i = 0; i <n ; i++) {int[] sticker = stickers[i];if(sticker[target[0]-'a'] >0){StringBuilder sb = new StringBuilder();for (int j = 0; j <26 ; j++) {if(tcnt[j] >0){int nums = tcnt[j]-sticker[j];for (int k = 0; k <nums ; k++) {sb.append((char)(j+'a'));}}}String rest = sb.toString();min = Math.min(min,process3(stickers,rest,dp));}}int ans = min+(min ==Integer.MAX_VALUE?0:1);dp.put(t,ans);return ans;}
}
相关文章:
lintcode 1081 · 贴纸拼单词【hard 递归+记忆化搜索才能通过】
题目 https://www.lintcode.com/problem/1081/ 给出N种不同类型的贴纸。 每个贴纸上都写有一个小写英文单词。 通过裁剪贴纸上的所有字母并重排序来拼出字符串target。 每种贴纸可以使用多次,假定每种贴纸数量无限。 拼出target最少需要多少张贴纸?如果…...
HarmonyOS/OpenHarmony(Stage模型)应用开发单一手势(二)
三、拖动手势(PanGesture) .PanGestureOptions(value?:{ fingers?:number; direction?:PanDirection; distance?:number}) 拖动手势用于触发拖动手势事件,滑动达到最小滑动距离(默认值为5vp)时拖动手势识别成功&am…...
计算机毕设之基于Python+django+MySQL可视化的学习系统的设计与实现
系统阐述的是使用可视化的学习系统的设计与实现,对于Python、B/S结构、MySql进行了较为深入的学习与应用。主要针对系统的设计,描述,实现和分析与测试方面来表明开发的过程。开发中使用了 django框架和MySql数据库技术搭建系统的整体架构。利…...
Kotlin inline、noinline、crossinline 深入解析
主要内容: inline 高价函数的原理分析Non-local returns noinlinecrossinline inline 如果有C语言基础的,inline 修饰一个函数表示该函数是一个内联函数。编译时,编译器会将内联函数的函数体拷贝到调用的地方。我们先看下在一个普通的 kot…...
在 CentOS 7 / RHEL 7 上安装 Python 3.11
原文链接:https://computingforgeeks.com/install-python-3-on-centos-rhel-7/ Python 是一种高级解释性编程语言,已被用于各种应用程序开发,并在近年来获得了巨大的流行。Python 可用于编写广泛的应用程序,包括 Web 开发、数据分…...
SVN基本使用笔记——广州云科
简介 SVN是什么? 代码版本管理工具 它能记住你每次的修改 查看所有的修改记录 恢复到任何历史版本 恢复己经删除的文件 SVN跟Git比,有什么优势 使用简单,上手快 目录级权限控制,企业安全必备 子目录Checkout,减少不必要的文件检出…...
python爬虫-Selenium
一、Selenium简介 Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具,Selenium 测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样。模拟浏览器功能,自动执行网页中的js代码,实现动态加载。 二、环境配置 1、查看本机电脑谷歌浏览器的版…...
flutter plugins插件【一】【FlutterJsonBeanFactory】
1、FlutterJsonBeanFactory 在Setting->Tools->FlutterJsonBeanFactory里边自定义实体类的后缀,默认是entity 复制json到粘贴板,右键自己要存放实体的目录,可以看到JsonToDartBeanAction Class Name是实体名字,会默认加上…...
系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程(理论)
一 进程状态 当 iowait 升高时,进程很可能因为得不到硬件的响应,而长时间处于不可中断状态。从 ps 或者 top 命令的输出中,你可以发现它们都处于 D 状态,也就是不可中断状态(Uninterruptible Sleep)。 R …...
L1-012 计算指数(Python实现) 测试点全过
前言: {\color{Blue}前言:} 前言:本系列题使用的是“PTA中的团体程序设计天梯赛——练习集”的题库,难度有L1、L2、L3三个等级,分别对应团体程序设计天梯赛的三个难度,如有需要可以直接查看对应专栏。发布个…...
String、StringBuffer、StringBuilder的区别
String、StringBuffer、StringBuilder的区别 String的内容不可修改,StringBuffer与StringBuilder的内容可以修改.StringBuffer与StringBuilder(更快)大部分功能是相似的StringBuffer采用同步处理,属于线程安全操作;而S…...
.net基础概念
1. .NET Framework .NET Framework开发平台包含公共语言运行库(CLR)和基类库(BCL),前者负载管理代码的执行,后者提供了丰富的类库来构建应用程序。.NET Framework仅支持Windows平台 2. Mono 由于.NET Framework支支持windows环境,因此社区…...
电缆工厂 3D 可视化管控系统 | 智慧工厂
近年来,我国各类器材制造业已经开始向数字化生产转型,使得生产流程变得更加精准高效。通过应用智能设备、物联网和大数据分析等技术,企业可以更好地监控生产线上的运行和质量情况,及时发现和解决问题,从而提高生产效率…...
bazel高效使用和调优
Bazel 为了正确性和高性能,做了很多优秀的设计,那么我们如何正确的使用这些能力,让我们的构建性能“起飞”呢, 我们将从本地研发和 CI pipeline 两种场景进行分析。 本地研发 本地研发通常采用默认的 Bazel 配置即可,…...
【实训项目】传道学习助手APP设计
1.设计摘要 跨入21世纪以来,伴随着时代的飞速发展,国民对教育的重视度也有了进一步的提升。我们不难发现虽然很多学习内容有学习资料或者答案,但是这些内容并不能达到让所有求学的人对所需知识进行完全地理解与掌握。所以我们需要进行提问与求助。那么一…...
短信验证码服务
使用的是 阿里云 阿里云官网 1.找到 左上角侧边栏 -云通信 -短信服务 2.在快速学习测试处 ,按照步骤完成快速学习,绑定要测试的手机号,选专用 【测试模板】,自定义模板需要人工审核,要一个工作日 3.右上角 获取 Acces…...
windows如何更改/禁用系统更新
提示:首先说明这属于将更新时间更改,不过你可以的将更新时间更改为十年一百年 废话不多说开始正文: 1.首先:winR打开运行,输入regedit,进入注册表编辑器 2.进入编辑器后依次点击:HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFT…...
Clion 使用ffmpeg 学习1 开发环境配置
Clion 使用ffmpeg 学习1 开发环境配置 一、准备工作1. 准备环境2. 下载FFmpeg 二、操作步骤1. Clion 新建一个C项目2. 修改 CMakeLists.txt3. 修改配置4. 运行测试5. 打印rtsp 流信息的 demo 一、准备工作 在视频处理和多媒体应用程序开发中,FFmpeg 是一个强大的开…...
浏览器连不上 Flink WebUI 8081 端口
安装 flink-1.17.0 后,start-cluster.sh 启动,发现浏览器连不上 Flink WebUI 的8081端口。 问题排查: command R,输入cmd,检查宿主机能否ping通虚拟机,发现能ping通。 检查是否有flink以外的任务占用8081…...
Doris集群安装部署(1.2.4.1 release)
此文阅读需要有Linux和服务器硬件基础!某些内容写的不是特别细,如果常见的linux基础命令tar、uzip、mv、mkdir、系统包的安装等等,以文字带过了,这样可以减少文章篇幅。官方的安装部署方式一定要好好看一下,最好是尝试…...
超短脉冲激光自聚焦效应
前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应,这是一种非线性光学现象,主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场,对材料产生非线性响应,可能…...
Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)
文章目录 1.什么是Redis?2.为什么要使用redis作为mysql的缓存?3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿?3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...
全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)
数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集,包含8种湿地亚类,该数据以0.5X0.5的瓦片存储,我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份,方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...
对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
dify打造数据可视化图表
一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...
论文笔记——相干体技术在裂缝预测中的应用研究
目录 相关地震知识补充地震数据的认识地震几何属性 相干体算法定义基本原理第一代相干体技术:基于互相关的相干体技术(Correlation)第二代相干体技术:基于相似的相干体技术(Semblance)基于多道相似的相干体…...
IP如何挑?2025年海外专线IP如何购买?
你花了时间和预算买了IP,结果IP质量不佳,项目效率低下不说,还可能带来莫名的网络问题,是不是太闹心了?尤其是在面对海外专线IP时,到底怎么才能买到适合自己的呢?所以,挑IP绝对是个技…...
【前端异常】JavaScript错误处理:分析 Uncaught (in promise) error
在前端开发中,JavaScript 异常是不可避免的。随着现代前端应用越来越多地使用异步操作(如 Promise、async/await 等),开发者常常会遇到 Uncaught (in promise) error 错误。这个错误是由于未正确处理 Promise 的拒绝(r…...
