Decode Ways [leetcode] DP

本文介绍了一种使用动态规划解决数字字符串转换为字母的问题,详细解析了不同情况下状态转移方程的设计,并提供了完整的C++实现代码。

题目:求将数字字符串s转换成字母有多少种可能的结果?

dp(i):s[0...i-1]可能的结果数。我们设si = i-1

分析s[si]:

1. s[si - 1] = '1' || s[si - 1] = '2' && s[si] = '6'

s[0...si]可以转换成s[si]对应的字母 + s[0...si-1]对应的字母,也可能是 s[si-1..si]对应的字母 + s[0...si-2]对应的字母

即dp(i) = dp(i -1) + dp(i - 2)

2. s[si] = '0' 这个情况比较容易被忽略

2.1 s[si - 1] = '1' || s[si - 1] = '2'

s[0...si]可以转换成s[si-1...si]对应字母 + s[0...si-2]对应的字母

dp(i) = dp(i - 2)

2.2 s[si - 1]不存在或者为其他数字

dp(i) = 0;

3.其他情况

dp(i) = dp(i-1)


代码如下

    int numDecodings(string s) {
        vector<int> dp(s.size() + 1);
        dp[0] = 1;
        int i = 1;
        for (; i <= s.size(); i++)
        {
            int si = i - 1;
            if (s[si] == '0')
            {
                if (si - 1 >= 0 && (s[si - 1] == '1' || s[si - 1] == '2'))
                    dp[i] = dp[i - 2];
                else
                    dp[i] = 0;
            }
            else if (si - 1 >= 0 && s[si - 1] == '1' || s[si - 1] == '2' && s[si] <= '6')
                dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
            else
                dp[i] = dp[i - 1];
        }
        return s.size() == 0 ? 0 : dp[s.size()];
    }




LeetCode 91题是一道非常经典的动态规划问题,题目名为"解码方法"(Decode Ways)。给定一个只包数字的非空,求解有多少种解码方式具体来说给定的字符串由数字字符组成,可以解码成字母。规定字母'A'对应数字1,字母'B对应数字2,以此类推,字母'Z'对应数字26。现在要求计算出给定字符串的所有可能的解码方式数量。 解决这个问题的一种常见方法是使用动态规划。我们可以定义一个长度为n+1的数组dp,其中dp[i]表示字符串的前i个字符的解码方式数量。根据题目要求,我们需要考虑以下几种情况: 1. 如果当前字符为0,那么它不能单独解码,必须与前一个字符组合起来解码。如果前一个字符为1或2,那么可以将当前字符与前一个字符组合起来解码,即dp[i] = dp[i-2];否则,无法解码,返回0。 2. 如果当前字符不为0,那么它可以单独解码成一个字母,即dp[i] = dp[i-1]。同时,如果前一个字符和当前字符组合起来可以解码成一个字母(范围在1到26之间),那么也可以将前两个字符一起解码,即dp[i] += dp[i-2]。 最终,我们可以通过遍历字符串的每个字符,更新dp数组的值,最后返回dp[n]即可得到解码方式的数量。 下面是Java语言的示例代码: ```java public int numDecodings(String s) { int n = s.length(); int[] dp = new int[n + 1]; dp[0] = 1; dp[1] = s.charAt(0) == '0' ? 0 : 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { int oneDigit = Integer.parseInt(s.substring(i - 1, i)); int twoDigits = Integer.parseInt(s.substring(i - 2, i)); if (oneDigit >= 1 && oneDigit <= 9) { dp[i] += dp[i - 1]; } if (twoDigits >= 10 && twoDigits <= 26) { dp[i] += dp[i - 2]; } } return dp[n]; } ```
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