当前位置: 首页 > news >正文

LeetCode-2938. 区分黑球与白球【贪心 双指针 字符串】

LeetCode-2938. 区分黑球与白球【贪心 双指针 字符串】

  • 题目描述:
  • 解题思路一:贪心
  • 解题思路二:一次遍历统计'1'的个数,找'0'后累加左边的'1'的个数
  • 解题思路三:

题目描述:

桌子上有 n 个球,每个球的颜色不是黑色,就是白色。

给你一个长度为 n 、下标从 0 开始的二进制字符串 s,其中 1 和 0 分别代表黑色和白色的球。

在每一步中,你可以选择两个相邻的球并交换它们。

返回「将所有黑色球都移到右侧,所有白色球都移到左侧所需的 最小步数」。

示例 1:

输入:s = “101”
输出:1
解释:我们可以按以下方式将所有黑色球移到右侧:

  • 交换 s[0] 和 s[1],s = “011”。
    最开始,1 没有都在右侧,需要至少 1 步将其移到右侧。
    示例 2:

输入:s = “100”
输出:2
解释:我们可以按以下方式将所有黑色球移到右侧:

  • 交换 s[0] 和 s[1],s = “010”。
  • 交换 s[1] 和 s[2],s = “001”。
    可以证明所需的最小步数为 2 。
    示例 3:

输入:s = “0111”
输出:0
解释:所有黑色球都已经在右侧。

提示:

1 <= n == s.length <= 10^5
s[i] 不是 ‘0’,就是 ‘1’。

解题思路一:贪心

在这里插入图片描述

class Solution:def minimumSteps(self, s: str) -> int:ans = cnt1 = 0for c in s:if c == '1':cnt1 += 1else:ans += cnt1return ans

时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)

解题思路二:一次遍历统计’1’的个数,找’0’后累加左边的’1’的个数

想不到贪心怎么办?背吧。

class Solution:def minimumSteps(self, s):ans, sum = 0, 0for i in range(len(s)):if s[i] == '1':sum += 1else:ans += sumreturn ans

时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)

解题思路三:


时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)


创作不易,观众老爷们请留步… 动起可爱的小手,点个赞再走呗 (๑◕ܫ←๑)
欢迎大家关注笔者,你的关注是我持续更博的最大动力


原创文章,转载告知,盗版必究



在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠

相关文章:

LeetCode-2938. 区分黑球与白球【贪心 双指针 字符串】

LeetCode-2938. 区分黑球与白球【贪心 双指针 字符串】 题目描述&#xff1a;解题思路一&#xff1a;贪心解题思路二&#xff1a;一次遍历统计1的个数&#xff0c;找0后累加左边的1的个数解题思路三&#xff1a; 题目描述&#xff1a; 桌子上有 n 个球&#xff0c;每个球的颜色…...

深度神经网络——什么是扩散模型?

1. 概述 在人工智能的浩瀚领域中&#xff0c;扩散模型正成为技术创新的先锋&#xff0c;它们彻底改变了我们处理复杂问题的方式&#xff0c;特别是在生成式人工智能方面。这些模型基于高斯过程、方差分析、微分方程和序列生成等坚实的数学理论构建。 业界巨头如Nvidia、Google…...

有代码冗余的检查工具嘛

是的&#xff0c;有一些代码质量工具可以帮助检查冗余代码。这些工具可以分析代码库&#xff0c;并识别出重复、冗余或不必要的代码片段。一些流行的代码质量工具包括&#xff1a; PMD: PMD 是一个开源的静态代码分析工具&#xff0c;支持多种编程语言&#xff0c;包括 Java、…...

3D培训大师:快速输出标准3D课件,打造沉浸式培训体验

随着技术的日新月异和市场的迅猛扩张&#xff0c;企业对员工专业技能培训的需求日益凸显。传统的培训方式往往依赖于实地操作、现场指导&#xff0c;这不仅需要大量的人力、物力和时间成本&#xff0c;而且存在安全风险。特别是化工、机械制造等行业&#xff0c;实操培训的成本…...

Python接口自动化测试:Json 数据处理实战

&#x1f345; 视频学习&#xff1a;文末有免费的配套视频可观看 &#x1f345; 点击文末小卡片 &#xff0c;免费获取软件测试全套资料&#xff0c;资料在手&#xff0c;涨薪更快 上一篇说了关于json数据处理&#xff0c;是为了断言方便&#xff0c;这篇就带各位小伙伴实战一下…...

Java概述 , Java环境安装 , 第一个Hello World

环境变量,HelloWorld 1.会常用的dos命令 2.会安装java所需要的环境(jdk) 3.会配置java的环境变量 4.知道java开发三步骤 5.会java的入门程序(HelloWorld) 6.会三种注释方式 7.知道Java入门程序所需要注意的地方 8.知道println和print的区别第一章 Java概述 1.1 JavaSE体系介绍…...

查看Linux端口占用和开启端口命令

查看端口的使用的情况 lsof 命令 比如查看80端口的使用的情况 lsof -i tcp:80列出所有的端口 netstat -ntlp查看端口的状态 /etc/init.d/iptables status开启端口以开启端口80为例。 1 用命令开启端口 iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j accpet --写入要开放的端口/…...

24-unittest简介

一、unittest简介 unittest是Python中常用的单元测试框架&#xff0c;与Java中的Junit单元测试框架类似。 二、示例程序 1&#xff09;导入unittest模块 import unittest 2&#xff09;使用help()函数查看源码中的示例程序 help(unittest) Simple usage:import unittestc…...

Kotlin 中,扩展函数(Extension Functions)

在 Kotlin 中&#xff0c;扩展函数&#xff08;Extension Functions&#xff09;是用于向已有的类添加新功能而无需继承或使用装饰模式的一个特性。这允许你通过更自然的语法为现有类型添加方法。 下面是一个简单的扩展函数示例&#xff1a; // 定义一个扩展函数&#xff0c;…...

堪称2024最强的前端面试场景题,让419人成功拿到offer

前言 2024年的秋季招聘还有两个月就即将到来&#xff0c;很多同学开始思考前端面试中场景题的重要性。这里我提供一些见解和建议来帮助大家准备即将到来的面试。 首先&#xff0c;理解面试中场景题的必要性是至关重要的。与算法或理论问题不同&#xff0c;场景题更贴近实际工…...

使用node将页面转为pdf?(puppeteer实现)

本文章适合win系统下实验&#xff08;linux&#xff0c;mac可能会出现些莫名其妙的bug我也不会解决&#xff09; 具体过程 首先了解什么时无头浏览器启动无头浏览器打开指定的url页面设置导出pdf格式开始转化完整基础代码 首先了解什么时无头浏览器 没有界面的浏览器下载pupp…...

龙迅#LT8711H支持TYPE-C/DP/EDP转HDMI功能应用,分辨率支持 1080p@60Hz,芯片内置固件!

1. 概述 LT8711H是一款高性能 Type-C/DP1.2/EDP 转 HD-DVI1.3 转换器&#xff0c;设计用于将 USB Type-C 源或 DP1.2 源连接到 HD-DVI1.3 接收器。 该LT8711H集成了符合 DP1.2 标准的接收器和符合 HD-DVI1.3 标准的发射器。此外&#xff0c;还包括两个用于 CC 通信的 CC 控制器…...

WPF中Ignorable

在WPF中&#xff0c;“Ignorable”这个概念主要与XAML解析和标记扩展有关。当WPF的XAML解析器遇到一个它不认识的元素或属性时&#xff0c;它会抛出一个异常&#xff0c;这是因为默认情况下&#xff0c;WPF要求所有XAML都是完全可识别和可解析的。然而&#xff0c;在某些情况下…...

系统安全及应用11

一个新的服务器到手之后&#xff0c;部署服务器的初始化 1、配置IP地址 网关 dns解析&#xff08;static&#xff09;内网和外网 2、安装源外网&#xff08;在线即可&#xff09;&#xff0c;内网&#xff08;只能用源码包编译安装&#xff09; 3、磁盘分区&#xff0c;lvm …...

vue中SKU实现

通过发送请求获取商品详情数据&#xff0c;包括商品规格(specs)和库存信息(skus)。 选中状态更新&#xff1a;根据当前状态进行激活或取消激活的逻辑&#xff0c;通过为每个规格项添加的“selected”字段来标识是否激活&#xff0c;同时利用样式处理&#xff0c;通过动态类属性…...

闭眼推荐的,新手教师工具

亲爱的老师们&#xff0c;尤其是那些刚踏入教育界的新手教师们&#xff0c;还在为如何高效管理课堂、如何制作精美的教学材料而头疼吗&#xff1f;让我来分享几款教育界口碑爆棚的工具。 易查分小程序 易查分是一款超级方便的成绩查询工具&#xff0c;一分钟就能上传成绩并生成…...

charles抓包工具之---添加vConsole

Charles Rewrite重写(详解&#xff01;必懂系列)-CSDN博客 chales 重写/断点/映射/手机代理/其他主机代理_charles 批量映射-CSDN博客 在 Charles 上添加 rewrite 规则&#xff0c;以便在响应的 <head> 部分添加 vConsole&#xff0c;可以按照以下步骤操作&#xff1a;…...

Java多线程-初阶1

博主主页: 码农派大星. 数据结构专栏:Java数据结构 数据库专栏:MySQL数据库 JavaEE专栏:JavaEE 关注博主带你了解更多数据结构知识 1. 认识线程&#xff08;Thread&#xff09; 1.线程是什么 ⼀个线程就是⼀个 "执⾏流". 每个线程之间都可以按照顺序执⾏⾃⼰的代…...

C++二级指针的指向与解引用

本文算是作者对于二级指针学习的一些总结或者说是刨根问底&#xff0c;如果有表述错误&#xff0c;还请各位大神指正。 我们首先定义一个整型a&#xff0c;令a 5&#xff0c;再分别定义指针p和二级指针ptr int a 5; int *p &a; int **ptr &p;我们不妨假设a的地址是…...

Pandas处理时间差的4种表达方式

在Pandas中处理时间差&#xff08;timedelta&#xff09;时&#xff0c;有多种方式可以表达时间差。以下是总结的Pandas时间差的四种主要表达方式和相关信息&#xff1a; 目录 一、使用pd.Timedelta直接创建 二、使用DataFrame中计算时间差 三、转换为分钟数表示 四、使用…...

网络六边形受到攻击

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 抽象 现代智能交通系统 &#xff08;ITS&#xff09; 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 &#xff08;…...

业务系统对接大模型的基础方案:架构设计与关键步骤

业务系统对接大模型&#xff1a;架构设计与关键步骤 在当今数字化转型的浪潮中&#xff0c;大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;已成为企业提升业务效率和创新能力的关键技术之一。将大模型集成到业务系统中&#xff0c;不仅可以优化用户体验&#xff0c;还能为业务决策提供…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能&#xff0c;我们需要对它的功能特点进行分析&#xff1a; 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具&#xff1a; mysql&#xff1a;关系型数据库&am…...

Cesium1.95中高性能加载1500个点

一、基本方式&#xff1a; 图标使用.png比.svg性能要好 <template><div id"cesiumContainer"></div><div class"toolbar"><button id"resetButton">重新生成点</button><span id"countDisplay&qu…...

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型 项目截图 项目简介 社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施&#xff0c;由雇主和个人按一定比例缴纳保险费&#xff0c;建立社会医疗保险基金&#xff0c;支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度&#xff0c; 它是促进社会文明和进步的…...

用docker来安装部署freeswitch记录

今天刚才测试一个callcenter的项目&#xff0c;所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...

React---day11

14.4 react-redux第三方库 提供connect、thunk之类的函数 以获取一个banner数据为例子 store&#xff1a; 我们在使用异步的时候理应是要使用中间件的&#xff0c;但是configureStore 已经自动集成了 redux-thunk&#xff0c;注意action里面要返回函数 import { configureS…...

GruntJS-前端自动化任务运行器从入门到实战

Grunt 完全指南&#xff1a;从入门到实战 一、Grunt 是什么&#xff1f; Grunt是一个基于 Node.js 的前端自动化任务运行器&#xff0c;主要用于自动化执行项目开发中重复性高的任务&#xff0c;例如文件压缩、代码编译、语法检查、单元测试、文件合并等。通过配置简洁的任务…...

【MATLAB代码】基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),附源代码|订阅专栏后可直接查看

文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优…...