力扣第763题 划分字母区间 c++ 哈希 + 双指针 + 小小贪心

题目

763. 划分字母区间

中等

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贪心 哈希表 双指针 字符串

给你一个字符串 s 。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段,同一字母最多出现在一个片段中。

注意,划分结果需要满足:将所有划分结果按顺序连接,得到的字符串仍然是 s

返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。

示例 1:

复制代码
输入:s = "ababcbacadefegdehijhklij"
输出:[9,7,8]
解释:
划分结果为 "ababcbaca"、"defegde"、"hijhklij" 。
每个字母最多出现在一个片段中。
像 "ababcbacadefegde", "hijhklij" 这样的划分是错误的,因为划分的片段数较少。 

示例 2:

复制代码
输入:s = "eccbbbbdec"
输出:[10]

提示:

  • 1 <= s.length <= 500
  • s 仅由小写英文字母组成

思路和解题方法

  1. 当我们遍历字符串S时,我们使用哈希表hash来记录每个字符最后出现的位置。这样,在遍历过程中,我们可以通过查询哈希表来获取每个字符的最远边界。
  2. 接下来,我们使用两个指针leftright来表示当前分段的起始位置和结束位置。初始时,它们都指向字符串的开头。
  3. 在遍历过程中,对于每个字符S[i],我们更新right的值为当前字符的最远边界,即max(right, hash[S[i] - 'a'])。这样,right始终表示当前分段的结束位置。
  4. 当我们遍历到一个位置i时,如果i等于right,说明当前位置是当前分段的结束位置。此时,我们可以确定当前分段的长度为right - left + 1,将该长度加入结果数组,并将left更新为下一个分段的起始位置,即i + 1
  5. 最终,当遍历完成后,我们得到了所有分段的长度,将它们存储在结果数组中并返回。
  6. 通过这种方法,我们可以将字符串S划分为多个由不重叠子串组成的分段,每个分段中的字符只会出现在该分段中。返回的结果数组即为每个分段的长度。
  7. 这种解法的时间复杂度是O(n),其中n是字符串S的长度。因为我们需要遍历整个字符串S一次,并在每个位置查询哈希表,哈希表的查询操作时间复杂度是O(1)。
  8. 总结起来,该算法通过使用哈希表和双指针的方式,实现了对字符串S的划分,找到了所有不重叠的子串,并返回了每个子串的长度。

复杂度

时间复杂度:

O(n)

时间复杂度是O(n),其中n是字符串S的长度。代码中有两个循环,第一个循环用于统计每个字符最后出现的位置,第二个循环用于遍历字符串S并找到每个分割点。

空间复杂度

O(1)

空间复杂度是O(1),因为使用了一个固定大小的哈希表hash来存储字符的最后出现位置,哈希表的大小是固定的,不随输入规模变化。另外,返回的结果是一个vector,其大小取决于输入字符串中的分割点数量,但不会超过字符串S的长度。因此,可以将空间复杂度视为常数级别。

c++ 代码

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    vector<int> partitionLabels(string S) {
        int hash[27] = {0}; // i为字符,hash[i]为字符出现的最后位置
        for (int i = 0; i < S.size(); i++) { // 统计每一个字符最后出现的位置
            hash[S[i] - 'a'] = i;
        }
        vector<int> result;
        int left = 0; // 当前分段的起始位置
        int right = 0; // 当前分段的结束位置
        for (int i = 0; i < S.size(); i++) {
            right = max(right, hash[S[i] - 'a']); // 找到字符出现的最远边界
            if (i == right) { // 当前位置是当前分段的结束位置
                result.push_back(right - left + 1); // 将当前分段的长度加入结果数组
                left = i + 1; // 更新下一个分段的起始位置
            }
        }
        return result;
    }
};

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