Remove Duplicate Letters

本文介绍了一种通过栈实现的高效算法,用于移除字符串中的重复字母并保持最小字典序。利用计数数组和访问标记,确保最终结果中每个字符只出现一次,并且顺序最优。

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思路如下;

   需要一个数组count记录s中每个元素出现的个数,一个数组visited记录是否被访问过,和一个栈来存放最后的结果。当便利s时判断是不是比栈顶的元素小,栈顶元素是不是的后面还有,如果满足且则栈顶元素出栈,该元素进栈。

程序如下

class Solution {
public:
    string removeDuplicateLetters(string s) {
        int count[26]={0};
		stack<char> al;
		string final="";
		for(int i=0;i<s.size();i++)
			count[s[i]-'a']++;
		bool visited[26]={false};
		for(int i=0;i<s.size();i++){
			count[s[i]-'a']--;
			if(visited[s[i]-'a']) continue;
			else{
				while(!al.empty()&&al.top()>s[i]&&count[al.top()-'a']){
					visited[al.top()-'a']=false;
					al.pop();
				}
				al.push(s[i]);
				visited[s[i]-'a']=true;
			}
		}

	while(!al.empty()){
		final=al.top()+final;
		al.pop();
	}
	return final;
    }
};


内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
### LeetCode 316 Remove Duplicate Letters C++ 实现 为了构建字典序最小且无重复字符的子序列,可以采用贪心算法配合栈结构来解决这个问题。对于给定字符串中的每一个字符,如果这个字符已经在结果中,则跳过;否则,在保持当前部分结果仍为字典序最小的前提下尽可能移除已有的较大字符。 #### 贪心策略解释 当处理一个新的字符时,应该考虑两个条件: - 如果新字符小于栈顶元素,并且栈顶元素在未来还会再次遇到,则应弹出栈顶元素以尝试获得更小的字典顺序[^4]。 - 使用布尔数组记录哪些字符已经被加入到了最终的结果里,这样能确保每个字符只被选一次[^5]。 #### 时间与空间复杂度分析 由于 `removeDuplicateLetters` 函数调用次数不超过26次(即字母表大小),每次遍历整个输入串长度 \(n\) ,因此整体时间复杂度为 \(O(n)\),同样地,额外使用的辅助数据结构也使得空间复杂度达到 \(O(n)\)。 下面是一个具体的 C++ 实现: ```cpp class Solution { public: string removeDuplicateLetters(string s) { vector<int> last_seen(256, -1); // 记录每种字符最后出现的位置 vector<bool> visited(256, false); // 标记某字符是否已在栈中 stack<char> st; int n = s.size(); for(int i=0; i<n; ++i){ last_seen[s[i]] = i; // 更新最后一次见到某个字符的位置 } for(int i=0;i<s.length();i++){ char c=s[i]; if(!visited[c]){ while (!st.empty() && c<st.top() && i<last_seen[st.top()]) { visited[st.top()] = false; st.pop(); } st.push(c); visited[c]=true; } } string res=""; while (!st.empty()) { res+=st.top(); st.pop(); } reverse(res.begin(),res.end()); return res; } }; ``` 此代码片段实现了上述逻辑,通过维护一个栈以及相应的标记位图来保证所得到的结果满足题目要求。
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