力扣(LeetCode)784. 字母大小写全排列(C++)

一、环境说明

  1. 本文是 LeetCode784. 字母大小写全排列。
  2. 回溯。
  3. 测试环境:Visual Studio 2019。

二、思路分析

回溯

从前往后,递归遍历整个字符串。遇到字母,则同时递归大小写。遇到数字,则直接插入构造的排列后。
字母异或32,可以得到大小写转换的结果。不懂的读者学习位运算哦~

三、代码展示

回溯:

class Solution {//存储字符。
public:
    void dfs(string s,int pos,vector<string> &ans){//注意ans传引用哦
        while(pos<s.size()&&isdigit(s[pos])) pos++;//没组成排列,遇到数字,直接往后。
        if(pos == s.size()){//组成一个排列
            ans.push_back(s);//当前字符串入ans
            return;//弹栈
        }
        s[pos] ^= 1<<5;//字母异或32(大小写转换)。
        dfs(s,pos+1,ans);//递归下一位置
        s[pos] ^= 1<<5;//变为原字母(回溯之处),继续递归。
        dfs(s,pos+1,ans);
    }
    vector<string> letterCasePermutation(string s) {
        vector<string> ans;
        dfs(s,0,ans);
        return ans;
    }
};

四、博主致语

理解思路很重要!
欢迎读者在评论区留言,作为日更博主,看到就会回复的。

五、AC

AC

六、复杂度分析

  1. 时间复杂度:O(n×2n)O(n\times2^n)O(n×2n) ,nnn是s的长度。递归构造排列的时间复杂度是O(n×2n)O(n\times2^n)O(n×2n)
  2. 空间复杂度:O(n×2n)O(n\times2^n)O(n×2n),递归的最大深度是O(n×2n)O(n\times2^n)O(n×2n)
### 解法分析 解决“无重复字符的最长子串”问题的高效方法是使用**滑动窗口**技巧。该方法通过维护一个窗口,窗口内始终不包含重复字符。窗口的左右边界分别由两个指针控制,通过哈希表或数组记录字符最近出现的位置,从而判断是否需要移动左指针以保持窗口的有效性。 #### 1. 滑动窗口法 滑动窗口法的时间复杂度为 $O(n)$,其中 $n$ 是字符串的长度。它通过单次遍历字符串,动态调整窗口的左右边界,从而找出最长无重复字符的子串。 ```cpp class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { vector<int> charIndex(128, -1); // 用于记录每个字符最近出现的位置 int maxLen = 0; int start = 0; // 窗口的起始位置 for (int end = 0; end < s.size(); end++) { char currentChar = s[end]; if (charIndex[currentChar] >= start) { // 如果当前字符已经出现在窗口内,则更新窗口的起始位置 start = charIndex[currentChar] + 1; } charIndex[currentChar] = end; // 更新字符的位置 maxLen = max(maxLen, end - start + 1); // 计算当前窗口长度 } return maxLen; } }; ``` #### 2. 使用哈希表 除了使用固定大小的数组记录字符位置,也可以使用哈希表(`unordered_map`)来动态存储字符的位置信息。 ```cpp class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { unordered_map<char, int> charMap; int maxLen = 0; int start = 0; for (int end = 0; end < s.size(); end++) { if (charMap.count(s[end])) { // 如果字符已经出现过,并且其位置在窗口内,则更新窗口起始位置 start = max(start, charMap[s[end]] + 1); } charMap[s[end]] = end; // 更新字符的位置 maxLen = max(maxLen, end - start + 1); // 更新最大长度 } return maxLen; } }; ``` #### 3. 使用布尔数组 另一种方法是使用布尔数组记录字符是否已经在当前窗口中出现,这种方法适用于字符集较小的情况(如 ASCII)。 ```cpp class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { bool used[128] = {false}; int maxLen = 0; int left = 0, right = 0; while (right < s.size()) { if (used[s[right]]) { // 如果当前字符已存在,则移动左指针并更新数组 used[s[left++]] = false; } else { used[s[right++]] = true; maxLen = max(maxLen, right - left); } } return maxLen; } }; ``` ### 总结 - **滑动窗口法**是最优解法,时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(m)$($m$ 为字符集大小)。 - **哈希表**方法灵活性更强,适用于字符集较大的情况。 - **布尔数组**方法适用于字符集较小的情况,实现简单且效率较高。 这些方法都可以通过 LeetCode 测试用例,并且在性能上表现良好。 --- ###
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