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LeetCode实战:子问题分析

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发布2018-04-02 16:48:51
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发布2018-04-02 16:48:51
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文章被收录于专栏:算法channel算法channel

主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力,注重过程,挖掘背后的原理,刨根问底。本着严谨和准确的态度,目标是撰写实用和启发性的文章,欢迎您的关注。

记录下,LeetCode Contest 56 题1,包括题目意思,和解题思路。 这个题目上来读了好几遍才理解它的意思,理解意思后,这个题目就比较简单了。 不过为了提升算法效率,进一步做了一些优化,优化后 beat 100% submission,重点看下优化思路吧。

01

原题解读

We have two special characters. The first character can be represented by one bit 0. The second character can be represented by two bits (10 or 11).

Now given a string represented by several bits. Return whether the last character must be a one-bit character or not. The given string will always end with a zero.

Example 1:

代码语言:javascript
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Input: bits = [1, 0, 0]
Output: True
Explanation: 
The only way to decode it is two-bit character and one-bit character. 
So the last character is one-bit character.

Example 2:

代码语言:javascript
复制
Input: bits = [1, 1, 1, 0] 
Output: False
Explanation: 
The only way to decode it is two-bit character and two-bit character. 
So the last character is NOT one-bit character.

题目的中文意思:

我们有两个特殊的字符,第一个字符可以用一位来表达:0;第二个字符用两位表达,要么为10,要么为11。

给出一个字符串,判断最后一位(位于最右侧的位)是不是一定为0。

LeetCode一般给出的例子不是瞎举的,而是非常有代表性的2个例子。

第一个例子 [1 0 0],显然 第一个字符必须为1和0搭配为10(这是题目中第二个字符),所以第二个字符也就是最后一个字符必然为 0;

第一个例子 [1 1 1 0],显然 第一个字符必须为1和1搭配为11,并且第二个字符必须为10,所以最后一个字符是10,而不是0 。

02

分析题目

设 bits为 n 位, 则如果判断最后一位是0的话,即bits[n-1]=0,那么

bits[n-2] 只可能为两种情况:

  1. 如果bits.length=1,则只含有一个0字符,一定是;
  2. bits[n-2] = 0,即 ...00,则这种结构表明一定是以0结尾;
  3. bits[n-2]=1bits[n-3]=0,即 ...010,这种结构一定不是最后一位为0;
  4. bits[n-2]=1bits[n-3]=1,即 ...110,这种情况不能确定最后一位一定是0 ,像题目中给出的例子 1110 便是其中一个最后一位不为0的代表,因此只有这种情况才需要遍历

遍历情况分析,如果遍历时,i 能等于 n-1,表示最后一位为0,并且 return;等遍历结束时,还没返回,表明已经越过最后一位,返回 false 。

经过上述分析后,代码如下所示:

public class Solution { public bool IsOneBitCharacter(int[] bits) { int i=0; if(bits.Length==1) //情况1 return true; if(bits[bits.Length-2]==0) //情况2 return true; if(bits.Length >2 && bits[bits.Length-2]==1 && bits[bits.Length-3]==0) //情况3 return false; //情况4 while(i<bits.Length){ if(bits[i]==1){ i+=2; } else i++; if(i==bits.Length-1) return true; } return false; } }

算法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1) 。

Beat 100% submission

请记住:每天一小步,日积月累一大步!

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原始发表:2017-11-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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