我正在尝试解决一个问题,而我的问题是,为什么我的解决方案不起作用? 。这是问题,下面是答案。
问题来自leetcode:http://oj.leetcode.com/problems/decode-ways/
使用以下映射将包含A-Z字母的消息编码为数字:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
public class Solution {
public int numDecodings(String s) {
if (s.isEmpty() || s.charAt(0) == '0') return 0;
int decodings = 1;
boolean used = false; // Signifies that the prev was already use as a decimal
for (int index = s.length()-1 ; index > 0 ; index--) {
char curr = s.charAt(index);
char prev = s.charAt(index-1);
if (curr == '0') {
if (prev != '1' && prev != '2') {
return 0;
}
index--; // Skip prev because it is part of curr
used = false;
} else {
if (prev == '1' || (prev == '2' && curr <= '6')) {
decodings = decodings * 2;
if (used) {
decodings = decodings - 1;
}
used = true;
} else {
used = false;
}
}
}
return decodings;
}
}
Input:"4757562545844617494555774581341211511296816786586787755257741178599337186486723247528324612117156948"
Output: 3274568
Expected: 589824
最佳答案
这是一个非常有趣的问题。首先,我将展示如何解决这个问题。我们将看到使用递归时并不会那么复杂,并且可以使用动态编程来解决该问题。我们将提供一种通用解决方案,该解决方案不对每个代码点的26上限进行硬编码。
关于术语的注释:我将使用术语代码点(CP)并不是Unicode的意思,而是通过1来指代其中一个代码编号26。每个代码点表示为可变数量的字符。我还将使用术语编码文本(ET)和明文(CT)的明显含义。当谈论序列或数组时,第一个元素称为head。其余元素是尾部。
理论前奏
""具有一种解码方式:CT ""。 "3"分解为'3' + "",并进行一次解码。 "23"分解为'2' + "3"或'23' + ""。每个尾部都有一个解码,因此整个EC都有两个解码。 "123"分解为'1' + "23"或'12' + "3"。尾部分别具有两个和一个解码。整个EC具有三个解码。解构'123' + ""无效,因为123 > 26是我们的上限。 "123"的字符串,我们可以通过在开头查找所有有效CP并对每个尾部的解码次数求和来获得解码次数。≤ 26。static final int upperLimit = 26;
static final int maxHeadSize = ("" + upperLimit).length();
static int numDecodings(String encodedText) {
// check base case for the recursion
if (encodedText.length() == 0) {
return 1;
}
// sum all tails
int sum = 0;
for (int headSize = 1; headSize <= maxHeadSize && headSize <= encodedText.length(); headSize++) {
String head = encodedText.substring(0, headSize);
String tail = encodedText.substring(headSize);
if (Integer.parseInt(head) > upperLimit) {
break;
}
sum += numDecodings(tail);
}
return sum;
}
static final int upperLimit = 26;
static final int maxHeadSize = ("" + upperLimit).length();
static int numDecodings(String encodedText) {
return numDecodings(encodedText, new Integer[1 + encodedText.length()]);
}
static int numDecodings(String encodedText, Integer[] cache) {
// check base case for the recursion
if (encodedText.length() == 0) {
return 1;
}
// check if this tail is already known in the cache
if (cache[encodedText.length()] != null) {
return cache[encodedText.length()];
}
// cache miss -- sum all tails
int sum = 0;
for (int headSize = 1; headSize <= maxHeadSize && headSize <= encodedText.length(); headSize++) {
String head = encodedText.substring(0, headSize);
String tail = encodedText.substring(headSize);
if (Integer.parseInt(head) > upperLimit) {
break;
}
sum += numDecodings(tail, cache); // pass the cache through
}
// update the cache
cache[encodedText.length()] = sum;
return sum;
}
Integer[],而不是int[]。这样,我们可以使用null测试来检查不存在的条目。该解决方案不仅是正确的,而且还非常舒适-天真的递归以O(解码次数)时间运行,而备忘录版本以O(字符串长度)时间运行。static final int upperLimit = 26;
static final int maxHeadSize = ("" + upperLimit).length();
static int numDecodings(String encodedText) {
int[] cache = new int[encodedText.length() + 1];
// base case: the empty string at encodedText.length() is 1:
cache[encodedText.length()] = 1;
for (int position = encodedText.length() - 1; position >= 0; position--) {
// sum directly into the cache
for (int headSize = 1; headSize <= maxHeadSize && headSize + position <= encodedText.length(); headSize++) {
String head = encodedText.substring(position, position + headSize);
if (Integer.parseInt(head) > upperLimit) {
break;
}
cache[position] += cache[position + headSize];
}
}
return cache[0];
}
maxHeadSize元素,可以进一步优化该算法。因此,我们可以使用固定大小的队列来代替数组。到那时,我们将拥有一个在* O(输入长度)时间和O(maxHeadSize)空间中运行的动态编程解决方案。upperLimit = 26的特化upperLimit。这很有用,因为它允许我们进行各种优化。但是,这引入了“魔数(Magic Number)”,使代码难以维护。因此,应该在非关键软件中避免这种手动特化(并且上面的算法已经尽可能快了)。static int numDecodings(String encodedText) {
// initialize the cache
int[] cache = {1, 0, 0};
for (int position = encodedText.length() - 1; position >= 0; position--) {
// rotate the cache
cache[2] = cache[1];
cache[1] = cache[0];
cache[0] = 0;
// headSize == 1
if (position + 0 < encodedText.length()) {
char c = encodedText.charAt(position + 0);
// 1 .. 9
if ('1' <= c && c <= '9') {
cache[0] += cache[1];
}
}
// headSize == 2
if (position + 1 < encodedText.length()) {
char c1 = encodedText.charAt(position + 0);
char c2 = encodedText.charAt(position + 1);
// 10 .. 19
if ('1' == c1) {
cache[0] += cache[2];
}
// 20 .. 26
else if ('2' == c1 && '0' <= c2 && c2 <= '6') {
cache[0] += cache[2];
}
}
}
return cache[0];
}
used变量,如果设置了该变量,该变量将减少解码计数,以便考虑双字符CP。这是错误的,但是我不确定为什么。主要问题是您几乎在每一步都将计数加倍。如我们所见,以前的计数是相加的,可能会有所不同。关于java - 查看答案-解码方式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20342462/
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