Leetcode——811. Subdomain Visit Count

本文介绍了一种解决LeetCode子域名访问计数问题的方法,通过使用split函数对字符串进行分割,实现对不同层级域名访问次数的统计。文章详细解释了如何通过遍历和映射的方式,准确计算出每个子域名及父域名的总访问次数。

题目原址

https://leetcode.com/problems/subdomain-visit-count/description/

题目描述

A website domain like “discuss.leetcode.com” consists of various subdomains. At the top level, we have “com”, at the next level, we have “leetcode.com”, and at the lowest level, “discuss.leetcode.com”. When we visit a domain like “discuss.leetcode.com”, we will also visit the parent domains “leetcode.com” and “com” implicitly.

Now, call a “count-paired domain” to be a count (representing the number of visits this domain received), followed by a space, followed by the address. An example of a count-paired domain might be “9001 discuss.leetcode.com”.

We are given a list cpdomains of count-paired domains. We would like a list of count-paired domains, (in the same format as the input, and in any order), that explicitly counts the number of visits to each subdomain.

Example1:

Input: [“9001 discuss.leetcode.com”]
Output: [“9001 discuss.leetcode.com”, “9001 leetcode.com”, “9001 com”]
Explanation:
We only have one website domain: “discuss.leetcode.com”. As discussed above, the subdomain “leetcode.com” and “com” will also be visited. So they will all be visited 9001 times.

Example2:

Input: [“900 google.mail.com”, “50 yahoo.com”, “1 intel.mail.com”, “5 wiki.org”]
Output: [“901 mail.com”,”50 yahoo.com”,”900 google.mail.com”,”5 wiki.org”,”5 org”,”1 intel.mail.com”,”951 com”]
Explanation:
We will visit “google.mail.com” 900 times, “yahoo.com” 50 times, “intel.mail.com” once and “wiki.org” 5 times. For the subdomains, we will visit “mail.com” 900 + 1 = 901 times, “com” 900 + 50 + 1 = 951 times, and “org” 5 times.

Note:

  • The length of cpdomains will not exceed 100.
  • The length of each domain name will not exceed 100.
  • Each address will have either 1 or 2 “.” characters.
  • The input count in any count-paired domain will not exceed 10000.
  • The answer output can be returned in any order.

解题思路

该题主要是使用split函数来对字符串进行分割,首先将字符串数组提取出来成为一个一个字符串,然后对每个字符串以“ ”和“.”进行分割。 “”是用来分割出域名的次数,“.”用来分割域名。

先来说明一个split的功能:

public String[] split(String regex):根据给定正则表达式的匹配拆分此字符串
该方法的作用就像是使用给定的表达式和限制参数()来调用两参数split方法。注意:所得说租中不包括结尾空子串
参数regex:是定界正则表达式
返回值:字符串数组,它是根据给定正则表达式的匹配拆分此字符串确定的。

解题过程:

  • 使用增强for循环,循环字符串数组,每得到一个字符串,就将它用“”分割成两个字符串,放在字符数组中。
  • 找到每一个字符串的第一个空格之前的次数,将其放在count变量中。
  • 然后把字符数组中第二个元素每一个域名按照运算符“,” 分开,将结果放在字符串数组中。
  • 对每一个分割出来的字符串数组进行遍历,注意从后向前遍历。如果得到的数组是第一个数组,则将其直接放在temp变量中,否则将其与前一个temp变量连接起来存放在temp中。
  • 判断map中是否有这个域名temp,如果没有,则直接放在map中,并将得到的count访问次数直接放进去;否则,需要将访问次数+前一个域名的访问次数
  • 最后通过增强for循环将map中的键值放在返回集合list中,因为返回的集合不仅需要字符串,还需要访问次数,所以要把访问次数与字符串拼接起来再添加到list中。

AC代码

class Solution {
    public List<String> subdomainVisits(String[] cpdomains) {
        List<String> list = new ArrayList<String>();
        Map<String,Integer> map = new HashMap<String, Integer>();

        for(String s: cpdomains) {
            String[] oneString = s.split(" ");
            //找到每一个字符串的第一个空格之前的次数
            int count = Integer.valueOf(oneString[0]);
            //把每一个域名按照.运算符分隔开
            String[] stringArray = oneString[1].split("\\.");
            String temp = "";
            for(int i = stringArray.length - 1; i >= 0; i--) {
                temp = stringArray[i] + (temp == "" ? "" : "." + temp);

                if(!map.containsKey(temp)) {
                    map.put(temp, count);
                }else{
                    map.put(temp, count + map.get(temp));
                }
            }
        }

        for(String s: map.keySet()) {
            list.add(map.get(s) + " " + s);
        }
        return list;
    }
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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