wy的leetcode刷题记录_Day74
声明
本文章的所有题目信息都来源于leetcode
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时间:2024-01-10
前言
目录
- wy的leetcode刷题记录_Day74
- 声明
- 前言
- 2696. 删除子串后的字符串最小长度
- 题目介绍
- 思路
- 代码
- 收获
- 64. 最小路径和
- 题目介绍
- 思路
- 代码
- 收获
- 63. 不同路径 II
- 题目介绍
- 思路
- 收获
2696. 删除子串后的字符串最小长度
今天的每日一题是:2696. 删除子串后的字符串最小长度
题目介绍
给你一个仅由 大写 英文字符组成的字符串 s 。
你可以对此字符串执行一些操作,在每一步操作中,你可以从 s 中删除 任一个 “AB” 或 “CD” 子字符串。
通过执行操作,删除所有 “AB” 和 “CD” 子串,返回可获得的最终字符串的 最小 可能长度。
注意,删除子串后,重新连接出的字符串可能会产生新的 “AB” 或 “CD” 子串。
示例 1:
输入:s = “ABFCACDB”
输出:2
解释:你可以执行下述操作:
- 从 “ABFCACDB” 中删除子串 “AB”,得到 s = “FCACDB” 。
- 从 “FCACDB” 中删除子串 “CD”,得到 s = “FCAB” 。
- 从 “FCAB” 中删除子串 “AB”,得到 s = “FC” 。 最终字符串的长度为 2 。 可以证明 2 是可获得的最小长度。
示例 2:
输入:s = “ACBBD”
输出:5
解释:无法执行操作,字符串长度不变。
思路
难得一道简单题:我的想法就是用栈去模拟一遍,很类似后缀表达式的符号栈,只要符合规则就出栈否则就入栈,最后栈中剩余元素个数就是不符合规则的个数。
代码
class Solution {
public:
int minLength(string s) {
int n=s.size();
stack<char> stk;
for(int i=0;i<n;i++)
{
if(stk.empty())
{
stk.push(s[i]);
}
else if((s[i]=='B'&&stk.top()=='A')||s[i]=='D'&&stk.top()=='C')
{
stk.pop();
}
else
stk.push(s[i]);
}
return stk.size();
}
};
收获
熟练了栈的应用
64. 最小路径和
64. 最小路径和
题目介绍
给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小。
说明:每次只能向下或者向右移动一步。
示例 1:
输入:grid = [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]
输出:7
解释:因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。
示例 2:
输入:grid = [[1,2,3],[4,5,6]]
输出:12
思路
与上一篇文章中的不同路径十分类似,都是二维动态规划,同样的只能向下或者向右遍历因此递推公式没有变, 不过需要计算最小的路径代价,于是我使用一个二维数组来代表path[i][j]来表示到(i,j)所需要的代价,最后返回path[m-1][n-1]
代码
class Solution {
public:
int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
int m=grid.size();
int n=grid[0].size();
vector<vector<int>> path(m,vector<int>(n));
path[0][0]=grid[0][0];
for(int i=1;i<n;i++)
{
path[0][i]+=path[0][i-1]+grid[0][i];
}
for(int i=1;i<m;i++)
{
path[i][0]+=path[i-1][0]+grid[i][0];
}
for(int i=1;i<m;i++)
{
for(int j=1;j<n;j++)
{
path[i][j]=min(path[i-1][j],path[i][j-1])+grid[i][j];
}
}
return path[m-1][n-1];
}
};
收获
巩固动态规划
63. 不同路径 II
63. 不同路径 II
题目介绍
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。
机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish”)。
现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径?
网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。
示例 1:
输入:obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
输出:2
解释:3x3 网格的正中间有一个障碍物。从左上角到右下角一共有 2 条不同的路径:
- 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
- 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右
示例 2:
输入:obstacleGrid = [[0,1],[0,0]]
输出:1
思路
与不同路径I相同的递归方法,不过多了一个条件就是障碍物,当路径上出现障碍物的时候那么表示这条路径不可通立马将path[i][j]置为0即可。
收获
巩固了动态规划