LeetCode 0091.解码方法 - 动态规划+原地滚动(比较高效的算法)

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【LetMeFly】91.解码方法 - 动态规划+原地滚动(比较高效的算法)

力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/decode-ways/

一条包含字母 A-Z 的消息通过以下映射进行了 编码

'A' -> "1"
'B' -> "2"
...
'Z' -> "26"

解码 已编码的消息,所有数字必须基于上述映射的方法,反向映射回字母(可能有多种方法)。例如,"11106" 可以映射为:

  • "AAJF" ,将消息分组为 (1 1 10 6)
  • "KJF" ,将消息分组为 (11 10 6)

注意,消息不能分组为  (1 11 06) ,因为 "06" 不能映射为 "F" ,这是由于 "6""06" 在映射中并不等价。

给你一个只含数字的 非空 字符串 s ,请计算并返回 解码 方法的 总数

题目数据保证答案肯定是一个 32 位 的整数。

 

示例 1:

输入:s = "12"
输出:2
解释:它可以解码为 "AB"(1 2)或者 "L"(12)。

示例 2:

输入:s = "226"
输出:3
解释:它可以解码为 "BZ" (2 26), "VF" (22 6), 或者 "BBF" (2 2 6) 。

示例 3:

输入:s = "0"
输出:0
解释:没有字符映射到以 0 开头的数字。
含有 0 的有效映射是 'J' -> "10" 和 'T'-> "20" 。
由于没有字符,因此没有有效的方法对此进行解码,因为所有数字都需要映射。

 

提示:

  • 1 <= s.length <= 100
  • s 只包含数字,并且可能包含前导零。

方法一:动态规划

第一次的时候尝试使用递归,结果超时了,然后就想到了这个算法

给定一个或者两个字符,我们很容易判断它(们)是否为一个有效的编码:

bool isNum(string& s, int loc)   // 判断s[loc]是否为有效编码
    return s[loc] != '0';


bool isNum(string& s, int l, int r)   // 判断“s[l]s[r]”是否为有效编码
    if (s[l] == '0')  // 两位的编码,第一位不能是0
        return false;
    if (s[l] == '1')   // 如果第一位是1,那么第二位是几都可以(0~9)
        return true;
    
    if (s[l] == '2')   // 如果第一位是2,那么第二位只能是0~6
        return s[r] < '7';
    
    return false;

所以我们可以用 d p [ i ] dp[i] dp[i]表示“原字符串从下标 i i i开始到字符串结尾”这一段字符串有多少种解码方式

d p [ i ] dp[i] dp[i]初值为 0 0 0,状态转移方程为:

d p [ i ] + = d p [ i + 1 ]  如果  “ s [ i ] ” 是 有 效 编 码 d p [ i + 2 ]  如果  “ s [ i ] s [ i + 1 ] ” 是 有 效 编 码 dp[i] += \\begincases dp[i + 1] & \\text 如果 “s[i]”是有效编码 \\\\ dp[i + 2] & \\text 如果 “s[i]s[i+1]”是有效编码 \\endcases dp[i]+=dp[i+1]dp[i+2] 如果 s[i] 如果 s[i]s[i+1]

上述方程意思为:

  • 如果当前字符 s [ i ] s[i] s[i]是有效编码,“从 s [ i ] s[i] s[i]到字符串末尾”的字符串就能解码为:“ s [ i ] + s [ i + 1 ] 到 末 尾 s[i] + s[i + 1]到末尾 s[i]+s[i+1]
  • 如果当前字符及其下一个字符 s [ i ] s [ i + 1 ] s[i]s[i+1] s[i]s[i+1]是有效编码,“从 s [ i ] s[i] s[i]到字符串末尾”的字符串就能解码为:“ s [ i ] s [ i + 1 ] + s [ i + 2 ] 到 末 尾 s[i]s[i+1] + s[i + 2]到末尾 s[i]s[i+1]+s[i+2]

最终 d p [ 0 ] dp[0] dp[0]即为答案(从下标 0 0 0到末尾的字符串 的解码方式)

  • 时间复杂度 O ( N ) O(N) O(N),其中 N N N是原字符串长度
  • 空间复杂度 O ( N ) O(N) O(N)

方法二:动态规划 + 原地滚动

从方法一中我们可以看出,求 d p [ i ] dp[i] dp[i]时只会用到 d p [ i + 1 ] dp[i+1] dp[i+1] d p [ i + 2 ] dp[i+2] dp[i+2]

因此我们无需开辟一个额外的长度为字符串长度的数组,只需要额外两个变量来记录 d p [ i + 1 ] dp[i+1] dp[i+1] d p [ i + 2 ] dp[i+2] dp[i+2]即可。

这个方法就叫原地滚动

  • 时间复杂度 O ( N ) O(N) O(N),其中 N N N是原字符串长度
  • 空间复杂度 O ( 1 ) O(1) O(1),只需要常数个空间

AC代码

C++

class Solution 
private:
    bool isNum(string& s, int loc) 
        return s[loc] != '0';
    

    bool isNum(string& s, int l, int r) 
        if (s[l] == '0')
            return false;
        if (s[l] == '1') 
            return true;
        
        if (s[l] == '2') 
            return s[r] < '7';
        
        return false;
    
public:
    int numDecodings(string& s) 
        if (s.size() == 1)
            return isNum(s, s.size() - 1);
        int last1 = isNum(s, s.size() - 1);
        int last2 = isNum(s, s.size() - 2, s.size() - 1) + isNum(s, s.size() - 2) * last1;
        for (int i = s.size() - 3; i >= 0; i--) 
            int thisNum = isNum(s, i) * last2 + isNum(s, i, i + 1) * last1;
            last1 = last2, last2 = thisNum;
        
        return last2;
    
;

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