贪心----4.划分字母区间

763. 划分字母区间 - 力扣(LeetCode)

/**

        首先遍历一遍字符串,记录每个字符最后出现的位置(不断迭代字符出现的位置即可)

        再次遍历字符数组,维护一个变量end,代表已出现元素最后一个位置,

        当end == i时,代表当前所有已经出现元素都囊括其中

*/

class Solution {
    /**
        首先遍历一遍字符串,记录每个字符最后出现的位置(不断迭代字符出现的位置即可)
        再次遍历字符数组,维护一个变量end,代表已出现元素最后一个位置,
        当end == i时,代表当前所有已经出现元素都囊括其中
    */

    private List<Integer> result = new ArrayList<>();

    public List<Integer> partitionLabels(String s) {
        //将字符串转化为字符数组,便于得出字符出现的位置
        char c[] = s.toCharArray();

        //用于记录元素最后出现位置
        int lastIndex[] = new int[26];

        //遍历字符数组,得出每个元素最后出现位置
        for(int i = 0; i < c.length; i++) {
            lastIndex[c[i] - 'a'] = i;
        }

        //再次遍历字符数组,维护一个变量end,记录已出现元素的最后一个位置,
        int end = 0,start = 0;
        for(int i = 0; i < c.length; i++) {
            //已出现元素的最后一个位置
            end = Math.max(end,lastIndex[c[i] - 'a']);

            //当end == i时,代表当前所有已经出现元素都囊括其中,即得出一个片段
            if(end == i) {
                result.add(end - start + 1);
                start = end + 1; //下一个片段的开始位置
            }
        }

        return result;

    }
}

### 实现划分字母区间算法 要实现划分字母区间的功能,可以采用贪心算法的思想。通过记录每个字符最后出现的位置,并动态调整当前区间的右边界来完成分区操作。 以下是基于 Python 的具体实现: ```python class Solution: def partitionLabels(self, s: str): # 记录每个字符最后一次出现的索引位置 last_occurrence = {char: idx for idx, char in enumerate(s)} result = [] # 存储最终的结果区间长度 start, end = 0, 0 # 遍历字符串中的每一个字符 for index, char in enumerate(s): # 更新当前区间的结束位置为该字符的最大最后出现位置 end = max(end, last_occurrence[char]) # 如果当前位置等于当前区间的结束位置,则找到了一个完整的区间 if index == end: result.append(end - start + 1) # 添加当前区间的长度到结果列表中 start = end + 1 # 开始新的区间 return result # 返回所有区间的长度列表 ``` #### 示例运行代码 以下是一个具体的例子展示上述函数的工作方式: ```python solution = Solution() input_string = "ababcbacadefegdehijhklij" output = solution.partitionLabels(input_string) print(output) # 输出应为 [9, 7, 8] ``` 此程序会输出 `[9, 7, 8]`,这表明输入字符串被成功划分为三个部分:“ababcbaca”,“defegde” 和 “hijhklij”。 --- ### 关键点解析 1. **记录最后一个位置** 使用字典 `last_occurrence` 来存储每个字符在字符串中的最大索引位置[^2]。这样可以在遍历时快速获取某个字符可能影响的最远范围。 2. **动态更新区间终点** 在每次迭代过程中,比较并更新当前区间的终点 `end`,使其始终指向当前已知范围内字符的最远位置[^3]。 3. **判断区间完成条件** 当前索引到达了当前区间的终点时,说明已经找到一个独立的子串,此时将其长度加入结果集,并重新设置起点以寻找下一个子串[^4]。 4. **时间复杂度分析** 整个过程只需两次线性扫描即可完成:一次用于构建 `last_occurrence` 字典,另一次用于实际划分区间。因此总的时间复杂度为 O(n),空间复杂度也为 O(1)[^5]。 --- ### 注意事项 - 输入字符串仅限于小写英文字母- 若输入为空字符串,则返回空列表作为结果。 ---
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