LeetCode [栈] 844.Backspace String Compare(C++和Python实现)

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844 Backspace String Compare [难度:简单] [空间复杂度为1|巧妙运用变量]

【题目】

Given two strings S and T, return if they are equal when both are typed into empty text editors. # means a backspace character.

Example 1:

Input: S = "ab#c", T = "ad#c"
Output: true
Explanation: Both S and T become "ac".

Example 2:

Input: S = "a#c", T = "b"
Output: false
Explanation: S becomes "c" while T becomes "b".

Note:

  1. 1 <= S.length <= 200
  2. 1 <= T.length <= 200
  3. S and T only contain lowercase letters and '#' characters.

Follow up:

Can you solve it in O(N) time and O(1) space?

【解题C++】

先放个时间复杂度O(N)空间复杂度也O(N)的常规思路吧

class Solution {
public:
    //函数返回类型是栈不能只写Stack哈~
    stack<char> getStack(string tmp)
    {
        stack<char> st0;
        for(int i=0;i<tmp.size();i++)
        {
            //如果碰到了#且栈不为空,删除
            if(tmp[i]=='#'&&!st0.empty())
                st0.pop();
            //这里不能else,必须加上判断条件,不然碰到#但栈为空的情况也会归类到此处
            else if(tmp[i]!='#')
                st0.push(tmp[i]);
        }
        return st0;
    }
    
    bool backspaceCompare(string S, string T) {
        stack<char> st1,st2;
        st1 = getStack(S);
        st2 = getStack(T);
        //栈可以直接进行比较
        return st1==st2;
    }
};

空间复杂度为1是在评论区参考的大神解法。

基本思路是,从后往前比较字符,并用一个变量存储需要删除的次数。具体写注释里。

class Solution {
public:
    bool backspaceCompare(string S, string T) {
        int cnt1 = 0,cnt2 = 0;
        int i = S.size()-1,j = T.size()-1;
        //至少有一个字符串还没走到底
        while(i>=0||j>=0)
        {
            //先看第一个字符串
            while(i>=0)
            {
                //如果遇到了#
                if(S[i]=='#')
                {
                    //往前走一步
                    i--;
                    //并让记录删除个数的变量自增
                    cnt1++;
                }
                //如果是普通字母,并且前面遇到过#
                else if(S[i]!='#'&&cnt1>0)
                {
                    //往前走
                    i--;
                    //删除当前字符后得自减
                    cnt1--;
                }
                //在该字符串遍历完(i>=0)||目前暂时没有要删除的字母
                else break;
            }
            while(j>=0)
            {
                if(T[j]=='#')
                {
                    j--;
                    cnt2++;
                }
                else if(T[j]!='#'&&cnt2>0)
                {
                    j--;
                    cnt2--;
                }
                else break;
            }
            //特殊情况:比如a#和a
            if((i>=0&&j<0)||(i<0&&j>=0))
                return false;
            //如果进行了一次删除后,此时两字母不相等,返回false
            if(i>=0&&j>=0&&S[i]!=T[j])
                return false;
            //继续自减,进行下一次循环,也就是下一次删除
            i--;
            j--;
        }
        return true;
    }
};

【解题Python】

思路同C++。

class Solution:
    def backspaceCompare(self, S: str, T: str) -> bool:
        i,j = len(S)-1,len(T)-1
        cnt1 = cnt2 = 0
        while i>=0 or j>=0:
            while i>=0:
                if S[i]=='#':
                    i -= 1
                    cnt1 += 1
                elif S[i]!='#' and cnt1>0:
                    cnt1 -= 1
                    i -= 1
                else:
                    break
            while j>=0:
                if T[j]=='#':
                    j -= 1
                    cnt2 += 1
                elif T[j]!='#' and cnt2>0:
                    j -= 1
                    cnt2 -= 1
                else:
                    break
            if (i>=0 and j<0) or (i<0 and j>=0):
                return False
            if i>=0 and j>=0 and S[i]!=T[j]:
                return False
            i -= 1
            j -= 1
        return True
D打卡签到,蓝牙中继,广播信号模拟器 模拟WIFI或蓝牙,有如下4种运行模式 1、WIFI模式:指定SSID、BSSID名称等,模拟WIFI,供设备连接。 2、蓝牙静态模式:指定MAC地址,广播固定的RAW数据。 3、蓝牙动态主机模式:扫描周围蓝牙设备,获取指定MAC地址的蓝牙及其RAW数据,实时发送至Cloud云端,可以设定时间段,只在设定的时间段内发送。 4、蓝牙动态从机模式:指定MAC地址,从Cloud云端获取动态主机模式实时上传的该MAC地址的RAW数据,并广播RAW数据。 准备工作: 1、板子:选择ESP32C3或ESP32C3 Supermini 2、nRF Connect手机app:用于扫描获取待模拟蓝牙设备的MAC和RAW数据。 Wifi分析仪或WiFi魔盒手机APP:用于扫描获取待模拟WIFI设备的SSID和BSSID。 3、可使用官方flash_download_tool_3.9.11工具来固件烧录。 使用说明: 上述完成后,设备首次上电,RESET一侧的指示灯会常亮,可以把它理解成电源指示灯; BOOT一侧的灯会亮,该灯常亮,表示设备开启了AP模式,此时设备会发射一个WIFI信号源,名称为ESPWIFI_AP,密码为12345678,手机或电脑连接该WIFI,浏览器输入192.168.4.1,进入设备的配置页面,进行相应的配置,其中动态主机模式和动态从机模式的SSID、Pwd 及要模拟的蓝牙MAC地址。配置完成并保存后,会重启,重启后设备会按照保存的配置运行。若下次要修改设备配置,可以长按BOOT按键,等待BOOT一侧的灯常亮,即进入AP模式,再按照上述流程配置即可。 仅用于蓝牙设备的开发与调试,请勿用于签到等违法违纪用途。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

[LeetCode]Backspace String Compare@Python

Backspace String Compare Given two strings S and T, return if they are equal when both are typed into empty text editors. # means a backspace character. Example Input: S = “ab#c”, T = “ad#c” Output...

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温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

Backspace String Compare 比较含退格的字符串

给定 S 和 T 两个字符串,当它们分别被输入到空白的文本编辑器后,判断二者是否相等,并返回结果。 # 代表退格字符。示例 1:输入:S = "ab#c", T = "ad#c" 输出:true 解释:S 和 T 都会变成 “ac”。 示例 2:输入:S = "ab##", T = "c#d#" 输出:true 解释:S 和 T 都会变成 “”。 示例 3:输入:S = "a##c", T = ".

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DayDreammerⅠ
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