【一次过】Lintcode 3. 统计数字

本文介绍了一种算法,用于计算指定范围内特定数字出现的总次数。通过遍历指定范围内的每一个数字,并对其进行分解来统计特定数字出现的次数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

计算数字k在0到n中的出现的次数,k可能是0~9的一个值

样例

例如n=12,k=1,在 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],我们发现1出现了5次 (1, 10, 11, 12)

解题思路:

    思路很清晰,遍历然后对每个数字分解统计数目即可。

    需要额外注意的是0的特殊情况,具体代码中有。

class Solution {
public:
    /*
     * @param : An integer
     * @param : An integer
     * @return: An integer denote the count of digit k in 1..n
     */
    int digitCounts(int k, int n) 
    {
        // write your code here
        int count = 0;
        
        for(int i=0;i<=n;i++)
            count += contain(k,i);
 
        return count;
    }
    
    //返回数字n分解后存在k的次数
    int contain(int k,int n)
    {
        //特别注意!由于下面while(n)会忽略掉当n=0的情况,所以需要额外考虑
        if(n == 0 && k == 0)
            return 1;
        
        int count = 0;

        while(n)
        {
            if(k == n%10)
                count++;
            n /= 10;
        }
        
        return count;
    }
};

JAVA代码:

public class Solution {
    /**
     * @param k: An integer
     * @param n: An integer
     * @return: An integer denote the count of digit k in 1..n
     */
    public int digitCounts(int k, int n) {
        // write your code here
        int res = 0;
        
        for(int i=0 ; i<=n ; i++){
            res += help(k,i);
        }
        
        return res;
    }
    
    public static int help(int k , int num){
        if(k==0 && num==0)
            return 1;
        
        int res = 0;
        
        while(num != 0){
            if(num%10 == k)
                res++;
            num /= 10;
        }
        
        return res;
    }
}

 

 

### LintCode 211 字符串置换解题思路 LintCode 211 的核心问题是判断两个字符串是否可以通过字符位置的调整而互相转换,即 **字符串置换**。此问题通常涉及以下几个方面: #### 1. 判断条件 要验证两个字符串 `s` 和 `t` 是否可以互换,需满足以下条件之一: - 如果两字符串长度不同,则直接返回 `false`[^1]。 - 若两字符串完全相同,则需要进一步确认是否存在至少一个重复字符,因为只有存在重复字符的情况下才能完成交换而不改变原字符串。 ```python from collections import Counter def canConvert(s, t): if len(s) != len(t): return False # 完全相同的字符串情况处理 if s == t: counter = Counter(s) for char_count in counter.values(): if char_count >= 2: # 存在重复字符即可 return True return False mapping_s_to_t = {} mapping_t_to_s = {} for c1, c2 in zip(s, t): if c1 not in mapping_s_to_t: mapping_s_to_t[c1] = c2 elif mapping_s_to_t[c1] != c2: return False if c2 not in mapping_t_to_s: mapping_t_to_s[c2] = c1 elif mapping_t_to_s[c2] != c1: return False return True ``` 上述代码逻辑如下: - 首先检查两者长度是否一致。 - 对于相等情况下的特殊判定:如果字符串本身无重复字符则无法通过任何置换达成目标状态。 - 构建双向映射关系来确保每次替换的一致性和唯一性。 #### 2. 时间复杂度分析 该方法的时间复杂度主要由字典查找决定,因此整体时间复杂度为 O(n),其中 n 是输入字符串的长度。 --- ### 示例测试用例 以下是几个典型的测试场景及其预期结果: ```python print(canConvert("aab", "baa")) # 输出应为True print(canConvert("abc", "bac")) # 输出应为False print(canConvert("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "bcadefghijklmnopqrstuvwxyza")) # 输出应为True print(canConvert("abcdefg", "gfedcba")) # 输出应为True ``` 这些例子涵盖了不同的边界状况以及常规情形下程序的表现评估。 ---
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