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在这篇博客中#xff0c;我们将讨论一种解决划分标签问题的算法#xff0c;该算法可以有效地将输入字符串划分为尽可能多的子串#xff0c;使得每个字母最多出现在一个子串中。我们将通过代码实现和详细解释来展示这一算法的工作原理。
题目描述
给你一个字符串 s 。…引言
在这篇博客中我们将讨论一种解决划分标签问题的算法该算法可以有效地将输入字符串划分为尽可能多的子串使得每个字母最多出现在一个子串中。我们将通过代码实现和详细解释来展示这一算法的工作原理。
题目描述
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。
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]
题目链接. - 力扣LeetCode
算法思路
分析题目 求最优解首先想到贪心 贪心策略 每次都找最短的能满足条件的片段
因此问题中局部最优必可推出整体最优 贪心生效 python代码
class Solution:def partitionLabels(self, s: str) - List[int]:left, right 0, 0ans list()last_ind{}for i in range(len(s)-1, -1, -1):if s[i] not in last_ind.keys():last_ind[s[i]] iwhile rightlen(s):cur leftright max(last_ind[s[cur]], right)while curright:right max(last_ind[s[cur]], right)cur1ans.append(right-left1)left, rightright1, right1return ans
代码解读适用于大部分划分标签问题
首先遍历输入字符串记录每个字母在字符串中最后出现的位置
然后通过比较当前子串的右边界和当前字符的最后出现位置来确定是否需要更新右边界
最终将每个子串的长度添加到结果列表中
算法复杂度分析
时间复杂度该算法的时间复杂度为 O(n)其中 n 为输入字符串的长度。在遍历过程中我们使用哈希表记录每个字符的最后出现位置并且只遍历了一次输入字符串。空间复杂度算法的空间复杂度为 O(1)因为我们仅使用了常数级别的额外空间来存储变量和结果。
总结
通过本文的讨论我们深入探讨了划分标签问题的解决算法并提供了相应的代码实现。这种算法能够高效地划分输入字符串满足题目要求。希望本文对你理解该算法有所帮助欢迎留言讨论交流。
详细题解. - 力扣LeetCode
