传送门
构造有效字符串的最少插入数:给你一个字符串 word ,你可以向其中任何位置插入 “a”、“b” 或 “c” 任意次,返回使 word 有效 需要插入的最少字母数。
如果字符串可以由 “abc” 串联多次得到,则认为该字符串有效 。
示例 1:
输入:word = “b”
输出:2
解释:在 “b” 之前插入 “a” ,在 “b” 之后插入 “c” 可以得到有效字符串 “abc” 。
示例 2:
输入:word = “aaa”
输出:6
解释:在每个 “a” 之后依次插入 “b” 和 “c” 可以得到有效字符串 “abcabcabc” 。
示例 3:
输入:word = “abc”
输出:0
解释:word 已经是有效字符串,不需要进行修改。
提示:
class Solution {
public:
int addMinimum(string word) {
int lens = word.size();
vector<int> dp(lens + 1);
if(lens == 1){
return 2;
}
else{
dp[0] = 0;
dp[1] = 2;
if(word[0] < word[1]){
dp[2] = 1;
}
else
{
dp[2] = 4;
}
if(lens == 2) return dp[2];
for(int i = 3; i <= word.size(); i++){
if(word[i-2] < word[i - 1] && word[i - 3] < word[i - 2]){
dp[i] = dp[i - 2] - 2;
}
else if(word[i - 2] < word[i - 1]){
dp[i] = dp[i - 1] - 1;
}
else{
dp[i] = dp[i - 1] + 2;
}
}
return dp[lens];
}
}
};
看到题目中最少插入字符,想到动态规划。那就需要建立dp表,但是在建立状态转移方程时搞得比较复杂。
时间复杂度:
循环遍历字符串O(n)。
空间复杂度:
建立dp表,O(n)
class Solution {
public:
int addMinimum(string word) {
int n = word.size();
vector<int> dp(n+1);
for(int i = 1; i <= n; i++){
dp[i] = dp[i - 1] + 2;
if(i > 1 && word[i - 1] > word[i - 2]){
dp[i] = dp[i - 1] - 1;
}
}
return dp[n];
}
};
时间复杂度:
O(n),其中n为word的长度。
空间复杂度:
O(n)
我的解法中把状态转移方程复杂化了,状态转移方程本身就是相邻两个状态之间转移的等式,无需考虑过多状态,只需考虑相邻的两个状态即可完成dp表的建立。
如果当前字符比前面大,则贡献-1,否则贡献+2。即aa,ba,bb,ca,cb,cc等会产生+2,而ab,bc,ac等则会导致-1。
比如:
ab,bc,ac前面的a,b,a都会导致+2的贡献,就是要加bc,ac,bc才能成为有效字符串,而后面的b,c,c都会减少一个贡献,就是bc,ac,bc减少了b,c,c。
更新日期:2024.1.11
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