【数组】1160. 拼写单词(简单)

【5分钟力扣】1160.拼写单词(python3实现) 每天五分钟,看懂一道简单、中等难度的算法题,尽可能将复杂的题讲清楚。 阅读详情

【题目】
给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。
假如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。注意:每次拼写(指拼写词汇表中的一个单词)时,chars 中的每个字母都只能用一次。返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。
【示例1】
输入:words = [“cat”,“bt”,“hat”,“tree”], chars = “atach”
输出:6
解释:
可以形成字符串 “cat” 和 “hat”,所以答案是 3 + 3 = 6。
【示例2】
输入:words = [“hello”,“world”,“leetcode”], chars = “welldonehoneyr”
输出:10
解释:
可以形成字符串 “hello” 和 “world”,所以答案是 5 + 5 = 10。
【提示】
1 <= words.length <= 1000
1 <= words[i].length, chars.length <= 100
所有字符串中都仅包含小写英文字母
【代码】

class Solution {
public:
    int countCharacters(vector<string>& words, string chars) {
        int listword[26]={0},cnt=0,i;
        for(auto x:chars)
            listword[x-'a']++;
        for(auto x:words){
            int temp[26]={0},len=x.size();
            for(auto y:x)
                temp[y-'a']++;
            for(i=0;i<26;i++)
                if(temp[i]>listword[i])
                    break;
            if(i>=26)
                cnt+=len;
        }
        return cnt;
    }
};
Eclipse 数据空间组件(EDC)项目介绍 在当今数字经济的背景下,数据成为了新的“石油”。但与石油不同的是,数据可以无限共享且再生。然而,如何在保持数据主权的前提下实现高效、安全的数据共享,成为了企业和组织面临的主要挑战。这时,**Eclipse 数据空间组件(Eclipse Dataspace Components, EDC)**应运而生,它为企业在多方参与的数据交换中提供了一个标准化、可扩展的解决方案。数据空间不仅是一个多组织间的数据共享协议,还是一套支撑这些协议运行的技术基础设施。 阅读详情

相关推荐

DNF单机版搭建全攻略:从零开始到局域网联机(含常见问题解决)

本文提供详细的DNF单机版搭建指南,从环境配置到局域网联机设置,涵盖服务端安装、数据库配置及常见问题解决方案。适合新手和有经验的玩家,帮助快速搭建专属游戏服务器,重温经典游戏体验。

weixin_30832143的博客 849

leetcode -1160 -拼写单词 -java版

文章目录题目代码 题目 给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写(指拼写词汇表中的一个单词)时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。 示例 1: 输入:words = [“cat”,“bt”,“hat”,“tree”], chars = “atach” 输出:6

lingle1的博客 665

Linux运维踩坑实录:手把手教你修复LVM中PV显示[unknown]的诡异问题

本文详细解析了Linux运维中LVM物理卷(PV)显示[unknown]的故障现象及修复方法。通过分析问题根源、提供标准修复流程和特殊场景处理方案,帮助运维人员快速解决VG容量异常、PV状态丢失等问题,并分享预防措施与最佳实践,确保LVM存储系统的稳定运行。

weixin_26869081的博客 350

C语言编程100题-8.7

8,7 定义包含5个英文单词的字符数组(即二维字符数组),键盘输入5个单词,按字典顺序寻找最大和最小单词并输出。 如输入: monday tuesday thursday friday Januar 则输出: max:tuesday min:friday #include <stdio.h> #include <string.h> int main() { c...

nollysoul的博客 5706

【华为2021校招】笔试题【通用硬件】

时间:2020/07/15 19:00 时长:60min 题型:40单选+5多选 难度:中等 考察范围:模电、数电、SI、EMC、电源、微机原理、计算机网络、材料

Jkcia的博客 4万+

Mamba vs YOLO:目标检测选型指南(附实际项目对比)

本文深入对比了Mamba和YOLO在目标检测领域的性能差异与应用场景。通过实际项目数据,分析了两者在城市交通监控、工业质检等场景下的表现,提供了详细的选型指南和部署优化建议,帮助开发者根据实时性、精度等需求选择最适合的解决方案。

weixin_29062255的博客 369

给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你

class Solution { public int countCharacters(String[] words, String chars) { Map<Character,Integer> charsint = new HashMap<Character,Integer>(); for(char c : chars.toCharArray()){ charsint.put(c,charsint.getOrDefault

zylscxy的博客 1066

VINS-Mono 时延估计论文翻译

Online Temporal Calibration for Monocular Visual-Inertial Systems 摘要 精确的状态估计是机器人导航、自主驾驶、虚拟现实和增强现实等各种智能应用的基础模块。视觉惯性融合是近年来流行的六自由度状态估计技术。记录不同传感器测量值的时刻对系统的鲁棒性和准确性至关重要。在实践中,每个传感器的时间戳通常会受到触发和传输延迟的影响,从而导致不同传感器之间的时间偏差(时间偏移)。这种时间偏移严重影响传感器融合的性能。为此,我们提出了一种标定视觉和

weixin_39061796的博客 1255

每日一题(17)1160.拼写单词

拼写单词 给你一份【词汇表】(字符串数组)words和一张【字母表)(字符串)chars。 假如你可以用chars中的【字母】(字符)拼写出words中的某个【单词】(字符串),那么就认为掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表words中你掌握的所有单词的长度之和。 思路: 1.依次扫描整个词汇表,统计每个单词的每个字母的出现次数,与字母表中该字母出现...

weixin_38022038的博客 368

域控制器开发避坑实录:从硬件设计到软件集成的5个关键挑战

本文深入剖析了域控制器开发中的5大关键挑战,从硬件选型到软件集成,涵盖智能驾驶芯片选择、实时性优化、AUTOSAR架构适配等核心问题。通过实战案例和数据对比,为工程师提供避坑指南,助力提升开发效率和系统可靠性。

weixin_29258297的博客 396

【ComfyUI】QwenImageEdit OOTD角色与姿态匹配换装

本文介绍了一个基于Qwen Edit OOTD 2.0的ComfyUI工作流,能够实现角色与姿态匹配的智能穿搭生成。该工作流通过整合模型推理、姿态识别、图像拼接和渲染等节点,完成从角色图、姿态图到成品穿搭图的完整生成流程。核心采用Qwen Image系列模型进行图像理解和编辑,配合ControlNet进行姿态引导。用户只需提供角色图和姿态参考图,系统即可自动完成姿态解析、语义编码、采样生成等步骤,输出与输入姿态一致的穿搭图像。该方案适用于虚拟角色展示、电商试穿等场景,能保持角色特征一致的同时灵活变换姿态,显

Mr数据杨 1595

LeetCode-单词类题目汇总

1. 拼写单词 给你一份『词汇表』(字符串数组)words和一张『字母表』(字符串)chars。 假如你可以用chars中的『字母』(字符)拼写出 words中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表words中你掌握的所有单词的 长度之和。 示例 1: 输入:words = ["c...

Rnan_prince的博客 629

基于Python的电商平台商品信息爬取与价格监控系统设计与实现

本文详细介绍了一个基于Python的电商平台商品信息爬取与价格监控系统的设计与实现。系统采用最新的Python爬虫技术栈,包括Scrapy框架、Selenium自动化测试工具、BeautifulSoup解析库等,实现了对主流电商平台商品信息的自动化采集、存储、分析和可视化展示。文章从系统架构设计、关键技术实现、核心代码解析等方面进行了全面阐述,并提供了完整的代码实现。该系统不仅适用于毕业设计,也可作为商业价格监控系统的原型。关键词:Python爬虫;电商数据采集;价格监控;Scrapy;Selenium;

2201_76125261的博客 964

LeetCode-1160. 拼写单词

给你一份『词汇表』(字符串数组)words和一张『字母表』(字符串)chars。 假如你可以用chars中的『字母』(字符)拼写出 words中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表words中你掌握的所有单词的 长度之和。 示例 1: 输入:words = ["cat","b...

保持对编程的热情! 298

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

LeetCode1160.拼写单词

LeetCode1160.拼写单词 给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。 **示例 1**: 输入:wo...

weixin_43294413的博客 390

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

【LeetCode:1160. 拼写单词 + 哈希表】

【LeetCode:1160. 拼写单词 + 哈希表】给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写(指拼写词汇表中的一个单词)时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。

Coder_ljw的博客 992

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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 1160. 拼写单词

LeetCode 1160. 拼写单词 给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。 示例 1: 输入:words...

缇欧的咪西 276

LeetCode-1160、拼写单词-简单

LeetCode-1160、拼写单词-简单 给你一份『词汇表』(字符串数组)words ,和一张『字母表』(字符串)chars。 假如你可以用chars中的『字母』(字符)拼写出 words中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表words中你掌握的所有单词的 长度之和。 示例 1: ...

clover_my的博客 243

leetcode 算法题1160 (简单300) 拼写单词

leetcode 算法题1160 (简单300) 拼写单词 题目介绍 给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串), 那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars 中的每个字母都只能...

FYuu95100的博客 536

Leetcode1160. 拼写单词(C语言)

Leetcode1160. 拼写单词(C语言) 题目: 给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 假如可用 chars 中的字符拼写出 words 中的某个字符串,每个字符只能用一次,就为掌握了这个单词。返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。例 : 输入:words = [“cat”,“bt”,“hat”,“tree”], chars...

jeanlu的博客 786

1160. 拼写单词

题目描述 给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。 实例1 输入:words = ["cat"...

灵羽竹 649

LeetCode—— 1160 拼写单词

问题描述 给你一份『词汇表』(字符串数组)words和一张『字母表』(字符串)chars。 假如你可以用chars中的『字母』(字符)拼写出 words中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表words中你掌握的所有单词的 长度之和。 示例 1: 输入:words = ["cat"...

优快云的博客 597

LeetCode:1160. 拼写单词

题目 LeetCode:1160. 拼写单词 给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。 示例 1: 输入:wo...

Doraemon_Zzn的博客 230

力扣题解| 1160. 拼写单词

1160. 拼写单词 难度简单95收藏分享切换为英文关注反馈 给你一份『词汇表』(字符串数组)words和一张『字母表』(字符串)chars。 假如你可以用chars中的『字母』(字符)拼写出words中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写(指拼写词汇表中的一个单词)时,chars中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表words中你掌握的所有单词的长度之和。 示例 1: 输入:words = ["cat","bt","hat","t...

KevinBrain的博客 440

leetcode 1160. 拼写单词

leetcode 1160. 拼写单词 题目详情 题目链接 给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的长度之和。 示例 ...

qq_33789406的博客 218

LeetCode刷题记录--1160拼写单词

LeetCode刷题记录--1160拼写单词拼写单词写在最后 拼写单词 题目描述 给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』(字符)拼写出 words 中的某个『单词』(字符串),那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意:每次拼写(指拼写词汇表中的一个单词)时,chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。 来源:力扣(LeetCode)1160 链接:https://l

k916631305的博客 268
上一篇: 【数组】905. 按奇偶排序数组(简单)
下一篇: 【数组】922. 按奇偶排序数组 II(简单)
菜菜2022
博客等级 码龄9年 67粉丝 1033原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值