Leetcode 443. String Compression

本文深入解析了字符串压缩算法,提供了一种高效的实现方案。通过C++代码示例,详细介绍了如何将重复字符进行压缩,同时保留原始字符串的信息。适用于LeetCode上的字符串压缩问题,对于理解和实现字符串压缩算法具有很高的参考价值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

文章作者:Tyan
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1. Description

String Compression

2. Solution

class Solution {
public:
    int compress(vector<char>& chars) {
        if(chars.size() == 0 || chars.size() == 1) {
            return chars.size();
        }
        int count = 1;
        int index = 0;
        char current = chars[0];
        for(int i = 1; i < chars.size(); i++) {
            if(chars[i] != current) {
                chars[index] = current;
                index++;
                if(count > 1) {
                    string temp = to_string(count);
                    for(char ch : temp) {
                        chars[index] = ch;
                        index++;
                    }
                }
                count = 1;
                current = chars[i];
            }
            else {
                count++;
            }
        }
        chars[index] = current;
        index++;
        if(count > 1) {
            for(char ch : to_string(count)) {
                chars[index] = ch;
                index++;
            }
        }
        return index;
    }
};

Reference

  1. https://leetcode.com/problems/string-compression/description/
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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