LeetCode刷题(python)——806. 写字符串需要的行数

字符串排版算法
本文介绍了一种用于计算字符串排版所需最少行数及最后一行宽度的算法。通过遍历字符串并利用宽度数组,该算法能够高效地确定字符串排版的具体布局情况。

题目描述:

我们要把给定的字符串 S 从左到右写到每一行上,每一行的最大宽度为100个单位,如果我们在写某个字母的时候会使这行超过了100 个单位,那么我们应该把这个字母写到下一行。我们给定了一个数组 widths ,这个数组 widths[0] 代表 'a' 需要的单位, widths[1] 代表 'b' 需要的单位,..., widths[25] 代表 'z' 需要的单位。

现在回答两个问题:至少多少行能放下S,以及最后一行使用的宽度是多少个单位?将你的答案作为长度为2的整数列表返回。

示例 1:
输入: 
widths = [10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]
S = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
输出: [3, 60]
解释: 
所有的字符拥有相同的占用单位10。所以书写所有的26个字母,
我们需要2个整行和占用60个单位的一行。
示例 2:
输入: 
widths = [4,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]
S = "bbbcccdddaaa"
输出: [2, 4]
解释: 
除去字母'a'所有的字符都是相同的单位10,并且字符串 "bbbcccdddaa" 将会覆盖 9 * 10 + 2 * 4 = 98 个单位.
最后一个字母 'a' 将会被写到第二行,因为第一行只剩下2个单位了。
所以,这个答案是2行,第二行有4个单位宽度。

 

注:

  • 字符串 S 的长度在 [1, 1000] 的范围。
  • S 只包含小写字母。
  • widths 是长度为 26的数组。
  • widths[i] 值的范围在 [2, 10]

解题思路:

遍历所给字符串,用linecount变量存储每一行的当前容量,根据linecount和每行最大容量100 的关系,进行操作。

代码实现:

class Solution(object):
    def numberOfLines(self, widths, S):
        """
        :type widths: List[int]
        :type S: str
        :rtype: List[int]
        """
        lines = 1
        linecount = 0
        for x in S:
            if linecount + widths[ord(x) - 97] < 100: # 加上当前字符之后容量不满,可以加
                linecount += widths[ord(x )- 97]
            elif linecount + widths[ord(x) - 97] == 100: # 加上当前字符容量已满,且刚好100
                linecount = 0
                lines += 1
            elif linecount + widths[ord(x) - 97] > 100: # 加上当前字符容量溢出
                linecount = 0
                linecount =widths[ord(x) - 97]
                lines += 1
        return [lines, linecount]

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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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