LeetCode刷题(python)——独特的电子邮件

题目描述:

每封电子邮件都由一个本地名称和一个域名组成,以 @ 符号分隔。

例如,在 alice@leetcode.com中, alice 是本地名称,而 leetcode.com 是域名。

除了小写字母,这些电子邮件还可能包含 '.' 或 '+'。

如果在电子邮件地址的本地名称部分中的某些字符之间添加句点('.'),
则发往那里的邮件将会转发到本地名称中没有点的同一地址。
例如,"alice.z@leetcode.com” 和 “alicez@leetcode.com” 会转发到同一电子邮件地址。
     (请注意,此规则不适用于域名。)

如果在本地名称中添加加号('+'),则会忽略第一个加号后面的所有内容。
这允许过滤某些电子邮件,例如 m.y+name@email.com 将转发到 my@email.com。
(同样,此规则不适用于域名。)

可以同时使用这两个规则。

给定电子邮件列表 emails,我们会向列表中的每个地址发送一封电子邮件。
实际收到邮件的不同地址有多少?

示例:

输入:["test.email+alex@leetcode.com","test.e.mail+bob.cathy@leetcode.com",
        "testemail+david@lee.tcode.com"]
输出:2
解释:实际收到邮件的是 "testemail@leetcode.com" 和 "testemail@lee.tcode.com"。

解题思路:

  对列表中的每个地址以“@”符号为界进行分割,然后将前半部分的  ‘.’  号去掉,并将第一个  ‘+’  号之后的内容全部去掉。

代码实现:

 def numUniqueEmails(self, emails: List[str]) -> int:
    ss = set()
    for x in emails:
        s = x.split('@') # 以@符号为界限进行分割
        s1 = s[0].replace('.','') # 将本地域名的‘.’号全部去掉
        s2 = s1.split('+')[0]  # 取第一个+号之前的部分
        slast = s2 + "@" + s[1]  # 将字符串进行连接
        ss.add(slast)  #  用集合进行存储去重
    return len(ss) # 最后的集合长度即为有效的电子邮件地址

 

 

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### LeetCodePython 的解思路及代码示例 #### 使用 Python 标准库的重要性 在解决 LeetCode时,熟悉 Python 标准库能够显著提高效率并简化代码逻辑。Python 提供了许多强大的内置模块和函数,这些工具可以帮助开发者快速处理复杂的数据结构和算法问[^1]。 以下是几个常见的 LeetCode 目及其对应的 Python 解法: --- #### 示例一:有效括号 (LeetCode 20) 此问是经典的栈操作案例。给定一个只包含 `'('` 和 `')'` 的字符串,判断该字符串中的括号是否合法。可以通过模拟栈的操作来验证每一对括号的匹配情况。 ```python def isValid(s: str) -> bool: stack = [] mapping = {")": "(", "}": "{", "]": "["} for char in s: if char in mapping.values(): stack.append(char) elif char in mapping.keys(): if not stack or stack.pop() != mapping[char]: return False return not stack ``` 上述代码利用了字典存储括号之间的映射关系,并通过列表作为栈的基础数据结构完成匹配过程[^2]。 --- #### 示例二:链表反转部分节点 (LeetCode 92 或 类似于引用中的第 4 条) 对于链表类目,通常涉及指针操作以及边界条件的严格控制。以下是一个简单的例子——局部翻转链表的部分节点。 输入样例: - 输入:`head = [1,2,3,4,5], k = 3` - 输出:`[3,2,1,4,5]` 解决方案如下所示: ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def reverseKGroup(head: ListNode, k: int) -> ListNode: dummy = jump = ListNode(0) dummy.next = l = r = head while True: count = 0 while r and count < k: # 判断是否有k个节点待反转 r = r.next count += 1 if count == k: # 如果满足,则执行反转 pre, cur = None, l for _ in range(k): # 反转l到r之前的k个节点 temp = cur.next cur.next = pre pre = cur cur = temp jump.next = pre # 连接已反转部分与剩余未反转部分 jump = l # 移动jump至当前组最后一个节点位置(l现在指向原组最后一位) l = r # 更新下一次循环起点为下一组的第一个节点(r此时位于下一组第一个节点处或者None) else: # 不足k个则无需继续反转 break jump.next = l # 将最后一段不足k个的节点连接起来 return dummy.next # 返回新头结点dummy.next ``` 这段代码实现了对指定长度子序列的逆序排列功能[^4]。 --- #### 示例三:二叉树遍历系列 (LeetCode 144/94/145) 针对二叉树的不同遍历方式(前序、中序、后序),可以采用递归方法轻松实现。下面分别展示这三种基本形式的具体实现方案。 ##### 前序遍历 (Preorder Traversal) ```python def preorderTraversal(root: TreeNode) -> list[int]: result = [] def dfs(node): if node is None: return result.append(node.val) # 访问根节点 dfs(node.left) # 左子树递归访问 dfs(node.right) # 右子树递归访问 dfs(root) return result ``` ##### 中序遍历 (Inorder Traversal) ```python def inorderTraversal(root: TreeNode) -> list[int]: result = [] def dfs(node): if node is None: return dfs(node.left) # 左子树递归访问 result.append(node.val) # 访问根节点 dfs(node.right) # 右子树递归访问 dfs(root) return result ``` ##### 后序遍历 (Postorder Traversal) ```python def postorderTraversal(root: TreeNode) -> list[int]: result = [] def dfs(node): if node is None: return dfs(node.left) # 左子树递归访问 dfs(node.right) # 右子树递归访问 result.append(node.val) # 访问根节点 dfs(root) return result ``` 以上三个版本均基于深度优先搜索策略构建而成,区别仅在于何时记录当前节点值的时间点不同而已[^3]。 --- ### 总结 通过对典型 LeetCode 目的解析可以看出,在日常过程中注重积累常用技巧非常重要;比如善用堆栈解决配对问、灵活运用链表双指针技术优化空间性能指标等等。同时也要不断巩固基础理论知识体系,这样才能更好地应对各种复杂的场景需求。
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