当前位置: 首页 > news >正文

LeetCode - 91.解码方法

目录

题目

解法

动态规划解法

核心思想

执行流程

具体例子

时间复杂度和空间复杂度

代码


题目

91. 解码方法 - 力扣(LeetCode)

解法

动态规划解法

此题可以使用动态规划解决,因为较大问题的解可以由子问题的解构建。

核心思想

  • 定义状态:dp[i]表示字符串s的前i个字符的解码方法数量
  • 状态转移:
    • 如果s[i-1]不为'0',可以单独解码为一个字母,则dp[i] += dp[i-1]
    • 如果s[i-2]和s[i-1]组成的两位数在10到26之间,可以解码为一个字母,则dp[i] += dp[i-2]

执行流程

  • 处理边界情况:如果字符串为空或首字符为'0',返回0
  • 初始化dp数组:dp[0] = 1(空字符串有1种解码方式),dp[1] = 1(单个非零字符有1种解码方式)
  • 从i=2开始遍历字符串,应用状态转移方程
  • 返回dp[n]作为结果

具体例子

以"11106"为例:

  • dp[0] = 1(空字符串)
  • dp[1] = 1(字符'1')
  • dp[2] = 2('11'可以解码为"AA"或"K")
  • dp[3] = 3('111'可以解码为"AAA"、"KA"或"AK")
  • dp[4] = 3('1110'只能解码为"AAJ"、"KJ",因为'0'不能单独解码)
  • dp[5] = 3('11106'只能解码为"AAJF"、"KJF",因为'06'不是有效编码)

时间复杂度和空间复杂度

  • 时间复杂度:O(n),其中n是字符串的长度,我们只需要遍历一次字符串
  • 空间复杂度:O(n),需要一个长度为n+1的dp数组

代码

class Solution {
public:int numDecodings(string s) {//创建dp表//初始化//填表//返回值int n = s.size();vector<int> dp(n);dp[0] = s[0] != '0';if(n==1){return dp[0];}if(s[0] != '0' && s[1] != '0'){dp[1] = dp[1] + 1;}int t = (s[0] - '0') * 10 + (s[1] - '0');if(t >= 10 && t <=26){dp[1] = dp[1] + 1;}for(int i = 2; i< n; i++){if(s[i] != '0') //处理单独编码的情况{dp[i]  = dp[i] + dp[i-1];}int t = (s[i-1] - '0') * 10 + (s[i] - '0');  //处理两个数字组合编码的情况if(t >= 10 && t <=26)  {dp[i] = dp[i] + dp[i-2];}}return dp[n-1];}
};

http://www.dtcms.com/a/171570.html

相关文章:

  • 高等数学第三章---微分中值定理与导数的应用(3.3泰勒(Taylor)公式)
  • transfomer网络构建
  • C与指针——输入输出
  • 【学习笔记】深度学习:典型应用
  • LlamaIndex统一管理存储组件的容器--StorageContext
  • ES类的索引轮换
  • 轻量化定时工具!Pt 极简界面 :定时备份 + 循环灵活关机
  • 深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS):图与树遍历的两大利器
  • 分布式系统中的 ActiveMQ:异步解耦与流量削峰(二)
  • vue-chat 开源即时聊天系统web本地运行方法
  • 《CUDA:解构GPU计算的暴力美学与工程哲学》
  • 文章记单词 | 第62篇(六级)
  • 25考频高的前端面试题
  • 从图文到声纹:DeepSeek 多模态技术的深度解析与实战应用
  • Leetcode 3538. Merge Operations for Minimum Travel Time
  • 当SONiC遇到CPO,SONiC对共封装光接口的管理
  • ubuntu-PyQt5安装+PyCharm配置QtDesigner + QtUIC
  • 码蹄集——偶数位、四边形坐标
  • 电动调节V型球阀的作用:专为颗粒状含碱浆液介质打造的高效解决方案-耀圣
  • Easy云盘总结篇-文件上传02
  • 2025年PMP 学习三
  • 爬虫管理平台-最新版本发布
  • 学习spring boot-拦截器Interceptor,过滤器Filter
  • ResNet改进(36):ResNeXt与ResNet的混合模型实现
  • 解决:前后端跨域请求
  • 【Java学习笔记】可变参数
  • 深入解析Linux进程间通信(IPC):机制、应用与最佳实践
  • 【Java 并发编程】线程的基本使用(持续更新优化)
  • 全面掌握 Jetpack Compose 的 State 体系:核心用法与最佳实践
  • 深入理解线程死锁:从概念到 Java 实战