LeetCode刷题(python)——884. 两句话中的不常见单词

本文介绍了一种算法,该算法接收两个由空格分隔的小写单词组成的句子,并返回那些在一个句子中恰好出现一次且在另一个句子中未出现的单词列表。通过示例展示了如何使用此算法来找出不常见的单词。

题目描述:

给定两个句子 A 和 B 。 (句子是一串由空格分隔的单词。每个单词仅由小写字母组成。)

如果一个单词在其中一个句子中只出现一次,在另一个句子中却没有出现,那么这个单词就是不常见的

返回所有不常用单词的列表。

您可以按任何顺序返回列表。

 

示例 1:

输入:A = "this apple is sweet", B = "this apple is sour"
输出:["sweet","sour"]

示例 2:

输入:A = "apple apple", B = "banana"
输出:["banana"]

 

提示:

  1. 0 <= A.length <= 200
  2. 0 <= B.length <= 200
  3. A 和 B 都只包含空格和小写字母。

解题思路:

拼接字符串A+B,然后返回拼接后的字符串中只出现过一次的单词

代码实现:

class Solution:
    def uncommonFromSentences(self, A: str, B: str) -> List[str]:
        s = A + ' ' + B # 拼接字符串
        s = s.split(' ') # 构造单词列表
        re = []  # 创建空列表存结果
        for i in s:
            if s.count(i) == 1:
                re.append(i)
        return re

 

### 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: # 足k个则无需继续反转 break jump.next = l # 将最后一段足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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