【算法千题案例】每日LeetCode打卡——90.转换成小写字母

简介: 📢前言🌲原题样例:转换成小写字母🌻C#方法:新空间遍历🌻Java 方法:哈希表💬总结

📢前言

🚀 算法题 🚀

🌲 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程😜

🌲 提示:本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题

🌲 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧🧐!

🌲 今天是力扣算法题持续打卡第90天🎈!

🚀 算法题 🚀

🌲原题样例:转换成小写字母

给你一个字符串 s ,将该字符串中的大写字母转换成相同的小写字母,返回新的字符串。

示例1:

输入:s = "Hello"
输出:"hello"

示例2:

输入:s = "here"
输出:"here"

示例 3:

输入:s = "LOVELY"
输出:"lovely"

提示:

  • 1 <= s.length <= 100
  • s 由 ASCII 字符集中的可打印字符组成


🌻C#方法:新空间遍历

可以理解成c#语言中的字母与ASCII编码 十进制数字相互转换的问题,直接判断即可image.png代码:

public class Solution {
    public string ToLowerCase(string s) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            int len = s.Length;
            for(int i=0;i<len;i++)
            {
                char ch = s[i];
                int num = (int)ch;
                if(num>=65&&num<=90)
                {
                    sb.Append((char)(s[i] + 32));
                }
                else
                {
                    sb.Append(s[i]);
                }
            }
            return sb.ToString();
    }
}

执行结果

通过
执行用时:92 ms,在所有 C# 提交中击败了25.50%的用户
内存消耗:35.4 MB,在所有 C# 提交中击败了29.90%的用户

🌻Java 方法:哈希表

思路解析

image.png

代码:

public class Solution {
    public String[] findRestaurant(String[] list1, String[] list2) {
        HashMap < Integer, List < String >> map = new HashMap < > ();
        for (int i = 0; i < list1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < list2.length; j++) {
                if (list1[i].equals(list2[j])) {
                    if (!map.containsKey(i + j))
                        map.put(i + j, new ArrayList < String > ());
                    map.get(i + j).add(list1[i]);
                }
            }
        }
        int min_index_sum = Integer.MAX_VALUE;
        for (int key: map.keySet())
            min_index_sum = Math.min(min_index_sum, key);
        String[] res = new String[map.get(min_index_sum).size()];
        return map.get(min_index_sum).toArray(res);
    }
}

执行结果

通过
执行用时:89 ms,在所有 Java  提交中击败了23.41%的用户
内存消耗:38.8 MB,在所有 Java 提交中击败了94.40%的用户

复杂度分析

时间复杂度:O( n )
空间复杂度:O(1)
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