代码随想录刷题-字符串-剑指 Offer 58 - II. 左旋转字符串

文章介绍了三种方法实现字符串左旋转操作:使用substr函数截取与拼接,遍历原字符串拼接新字符串,以及通过反转字符串的子串和整体来达到目的。每种方法都分析了其时间复杂度和空间复杂度。

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剑指 Offer 58 - II. 左旋转字符串

本节对应代码随想录中:代码随想录,讲解视频:暂无

习题

题目链接:剑指 Offer 58 - II. 左旋转字符串 - 力扣(LeetCode)

字符串的左旋转操作是把字符串前面的若干个字符转移到字符串的尾部。请定义一个函数实现字符串左旋转操作的功能。比如,输入字符串"abcdefg"和数字2,该函数将返回左旋转两位得到的结果"cdefgab"。

示例 1:
输入: s = "abcdefg", k = 2
输出: "cdefgab"

substr 函数

题意很直接,将前 k 位换到字符串后面去,那可以用 substr 函数截取后面的再拼接上前 k 位即可

class Solution {
   public:
    string reverseLeftWords(string s, int n) {
        return s.substr(n, s.size()) + s.substr(0, n);
    }
};
  • 时间复杂度:O( n n n)。substr()函数的时间复杂度为O(n),其中n为需要截取的子串长度
  • 空间复杂度:O( n n n)。substr()函数会创建一个新的字符串来存储所截取的子串,空间复杂度为 O(n)

遍历拼接

也可以不使用 substr 函数,新建一个字符串变量,对原字符串进行遍历即可

class Solution {
public:
    string reverseLeftWords(string s, int n) {
        string res;
        // 先拼接后面的
        for(int i = n; i < s.size(); i ++){
            res += s[i];
        }
        // 再拼接前n个
        for(int i = 0; i < n; i ++){
            res += s[i];
        }
        return res;
    }
};
  • 时间复杂度:O( n n n)。两个 for 循环遍历字符串,整个函数的时间复杂度是 O(n)
  • 空间复杂度:O( n n n)。res 存储了一个长度为 s.size() 的字符串,所以该函数的空间复杂度为 O(n)

字符串反转

上面的两种解法空间复杂度都为 O(n),实际上可以使用 O(1)的空间复杂度解题

例如 s = "abcdefg", n=2

具体步骤为:

  • 反转区间为前 n 的子串 (bacdefg)
  • 反转区间为 n 到末尾的子串 (bagfedc)
  • 反转整个字符串 (cdefgab)
class Solution {
public:
    string reverseLeftWords(string s, int n) {
        reverse(s.begin(), s.begin() + n);
        reverse(s.begin() + n, s.end());
        reverse(s.begin(), s.end());
        return s;
    }
};
  • 时间复杂度:O( n n n)。使用了三次 reverse 函数,因此时间复杂度为 O(n)
  • 空间复杂度:O( 1 1 1)。在执行过程中只有一个字符串 s 被修改,因此空间复杂度为 O(1)
### 代码随想录中的Python答案 对于希望在《代码随想录》中查找Python的答案,该资源提供了详细的算法目解析以及对应的解决方案。具体到不同类型的目,《代码随想录》不仅提供了解决方案还深入讲解了背后的原理。 针对数组类问,在处理`sortedSquares`函数时采用了一种更高效的方法来解决平方排序的问[^1]: ```python class Solution: def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]: result = [0] * len(nums) # 初始化结果列表 left, right, pos = 0, len(nums) - 1, len(nums) - 1 while left <= right: if abs(nums[left]) > abs(nums[right]): result[pos] = nums[left] ** 2 left += 1 else: result[pos] = nums[right] ** 2 right -= 1 pos -= 1 return result ``` 此方法利用双指针技术有效地减少了不必要的计算开销,并且保持了时间复杂度为O(n),而不需要额外的空间除返回的结果外[^2]。 当涉及到动态规划问初始化时,则依据具体情况决定如何设置初始状态。例如,当面对含有负数值的情况时,非零索引位置应被设为负无穷大以确保后续比较逻辑正确无误[^4]。 另外,《代码随想录》也涵盖了更多高级主如单调栈的应用实例,这有助于理解特定场景下的最优解法[^5]。 #### 注意事项 为了更好地理解和应用这些解答建议读者仔细阅读原文档内的解释说明部分,因为那里包含了实现细节背后的重要概念和技巧。
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