leetcode First Unique Character in a String题解

本文介绍了一种高效算法,用于在字符串中查找第一个仅出现一次的字符,并详细展示了如何利用哈希表和数组来实现这一算法。通过具体代码示例,读者可以深入理解并掌握这一实用的字符串处理技巧。

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题目描述:

Given a string, find the first non-repeating character in it and return it's index. If it doesn't exist, return -1.

Examples:

s = "leetcode"
return 0.

s = "loveleetcode",
return 2.

中文理解:给出一个字符串,找出该字符串中第一次出现次数为1的字符的下标。

解题思路:使用hash的思想,使用一个数组结构来存储每个字符出现的次数,重新遍历字符串,出现第一次出现次数为1的返回该下标。

代码(java):

class Solution {
    public int firstUniqChar(String s) {
        HashMap<Character,Integer> map=new HashMap<Character,Integer>();
        for(char ch:s.toCharArray()){
            if(map.keySet().contains(ch)){
                map.put(ch,map.get(ch)+1);
            }
            else{
                map.put(ch,1);
            }
        }
        for(int i=0;i<s.length();i++){
            if(map.get(s.charAt(i))==1)return i; 
        }
        return -1;
    }
}
//使用数组来存储字母出现次数
class Solution {
    public int firstUniqChar(String s) {
        int []count=new int[26];
        int len=s.length();
        for(int i=0;i<len;i++){
            count[s.charAt(i)-'a']++;
        }
        for(int i=0;i<len;i++){
            if(count[s.charAt(i)-'a']==1)return i;
        }
        return -1;
    }
}

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在 IT 领域,文档格式转换是常见需求,尤其在处理多种文件类型时。本文将聚焦于利用 Java 技术栈,尤其是 Apache POI 和 iTextPDF 库,实现 doc、xls(涵盖 Excel 2003 及 Excel 2007+)以及 txt、图片等格式文件向 PDF 的转换,并实现在线浏览功能。 先从 Apache POI 说起,它是一个强大的 Java 库,专注于处理 Microsoft Office 格式文件,比如 doc 和 xls。Apache POI 提供了 HSSF 和 XSSF 两个 API,其中 HSSF 用于读写老版本的 BIFF8 格式(Excel 97-2003),XSSF 则针对新的 XML 格式(Excel 2007+)。这两个 API 均具备读取和写入工作表、单元格、公式、样式等功能。读取 Excel 文件时,可通过创建 HSSFWorkbook 或 XSSFWorkbook 对象来打开相应格式的文件,进而遍历工作簿中的每个 Sheet,获取行和列数据。写入 Excel 文件时,创建新的 Workbook 对象,添加 Sheet、Row 和 Cell,即可构建新 Excel 文件。 再看 iTextPDF,它是一个用于生成和修改 PDF 文档的 Java 库,拥有丰富的 API。创建 PDF 文档时,借助 Document 对象,可定义页面尺寸、边距等属性来定制 PDF 外观。添加内容方面,可使用 Paragraph、List、Table 等元素将文本、列表和表格加入 PDF,图片可通过 Image 类加载插入。iTextPDF 支持多种字体和样式,可设置文本颜色、大小、样式等。此外,iTextPDF 的 TextRenderer 类能将 HTML、
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