😀前言
在处理字符串时,寻找第一个只出现一次的字符是一项常见的任务。本文将探讨几种有效的解法,包括使用 HashMap 和位集(BitSet)。
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文章目录
- 🥰第一个只出现一次的字符位置
-
- 😇题目链接
- 🤔题目描述
- 💖解题思路
-
- [方法一:使用 HashMap](#方法一:使用 HashMap)
- 方法二:使用整型数组
- 方法三:使用位集(BitSet)
- 😄总结
🥰第一个只出现一次的字符位置
😇题目链接
🤔题目描述
在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符,并返回它的位置。字符串只包含 ASCII 码字符。
Input: abacc
Output: b
💖解题思路
方法一:使用 HashMap
最直观的方法是使用 HashMap 来统计每个字符的出现次数。具体步骤如下:
- 遍历字符串,将字符作为键,出现次数作为值存入 HashMap。
- 再次遍历字符串,查找第一个出现次数为 1 的字符,返回其位置。
示例代码如下:
java
public int FirstNotRepeatingChar(String str) {
// 创建一个 HashMap,用于统计每个字符的出现次数
Map<Character, Integer> countMap = new HashMap<>();
// 遍历字符串,将字符作为键,出现次数作为值存入 HashMap
for (char c : str.toCharArray()) {
countMap.put(c, countMap.getOrDefault(c, 0) + 1);
}
// 再次遍历字符串,查找第一个出现次数为 1 的字符
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
if (countMap.get(str.charAt(i)) == 1) {
// 返回该字符的位置
return i;
}
}
// 如果没有找到,返回 -1
return -1;
}
以上实现的空间复杂度还不是最优的。考虑到只需要找到只出现一次的字符,那么需要统计的次数信息只有 0,1,更大,使用两个比特位就能存储这些信息。
方法二:使用整型数组
考虑到 ASCII 码字符有限,可以使用长度为 128 的整型数组代替 HashMap,来记录每个字符的出现次数。实现方法与上面类似,但效率更高。
java
public int FirstNotRepeatingChar(String str) {
// 创建一个长度为 128 的整型数组,用于统计字符出现次数
int[] cnts = new int[128];
// 遍历字符串,统计每个字符的出现次数
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
cnts[str.charAt(i)]++;
}
// 再次遍历字符串,查找第一个出现次数为 1 的字符
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
if (cnts[str.charAt(i)] == 1) {
// 返回该字符的位置
return i;
}
}
// 如果没有找到,返回 -1
return -1;
}
方法三:使用位集(BitSet)
为了进一步优化空间复杂度,可以使用 BitSet 来存储每个字符的状态,分为三种情况:未出现(0)、出现一次(1)和出现多次(2)。通过两个 BitSet,可以高效地统计字符的出现情况。
java
public int FirstNotRepeatingChar2(String str) {
// 创建两个 BitSet,用于记录字符的状态
BitSet bs1 = new BitSet(128); // 用于记录字符出现一次
BitSet bs2 = new BitSet(128); // 用于记录字符出现多次
// 遍历字符串,更新字符的状态
for (char c : str.toCharArray()) {
if (!bs1.get(c) && !bs2.get(c)) {
// 状态 0 -> 1(首次出现)
bs1.set(c);
} else if (bs1.get(c) && !bs2.get(c)) {
// 状态 1 -> 2(再次出现)
bs2.set(c);
}
}
// 再次遍历字符串,查找第一个状态为 1 的字符
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
char c = str.charAt(i);
if (bs1.get(c) && !bs2.get(c)) { // 状态 1
// 返回该字符的位置
return i;
}
}
// 如果没有找到,返回 -1
return -1;
}
😄总结
本文介绍了三种方法来找到字符串中第一个只出现一次的字符。通过不同的数据结构和算法,解决方案的效率和空间复杂度各有不同。选择合适的方法取决于具体需求和数据规模。
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