题目描述
这是 LeetCode 上的 282. 给表达式添加运算符 ,难度为 困难。
Tag : 「DFS」、「数学」
给定一个仅包含数字 0-9
的字符串 num
和一个目标值整数 target
,在 num
的数字之间添加 二元 运算符(不是一元)+
、-
或 *
,返回所有能够得到目标值的表达式。
示例 1:
输入: num = "123", target = 6 输出: ["1+2+3", "1*2*3"] 复制代码
示例 2:
输入: num = "232", target = 8 输出: ["2*3+2", "2+3*2"] 复制代码
示例 3:
输入: num = "105", target = 5 输出: ["1*0+5","10-5"] 复制代码
示例 4:
输入: num = "00", target = 0 输出: ["0+0", "0-0", "0*0"] 复制代码
示例 5:
输入: num = "3456237490", target = 9191 输出: [] 复制代码
提示:
- 1 <= num.length <= 10
- num 仅含数字
- -2^{31} <= target <= 2^{31} - 1−231<=target<=231−1
回溯算法
最开始的想法是先使用 DFS
搜出来所有的表达式,然后套用 (题解)227. 基本计算器 II 方案,计算所有表达式的结果,并将计算结果为 targettarget 的表达式加到结果集。
假设原字符串 numnum 的长度为 nn,由于每个位置之间存在四种插入决策(不插入符号、+
、-
和 *
),共有 n - 1n−1 个位置需要决策,因此搜索所有表达式的复杂度为 O(4^{n - 1})O(4n−1);同时需要对所有的表达式执行计算,复杂度为 O(n)O(n),整体复杂度为 O(n * 4^{n - 1})O(n∗4n−1)。
添加运算符后的表达式长度不会超过 2020,因此总的计算量应该是在 10^7107 以内,但可能是因为常数问题超时了(各种优化双栈操作也还是 TLE,在这上面浪费了好多时间 QWQ)。
因此,我们需要考虑在搜索过程中进行计算,以避免使用 (题解)227. 基本计算器 II 这种常数较大的计算方式。
我们考虑如果只有 +
和 -
的话,可以很容易将运算和回溯搜索所有表达进行结合。但当存在 *
时,由于存在运算优先级的问题,我们需要记录形如 a + b * c
中的乘法部分。
实现上,除了记录当前决策到原串 numnum 的哪一位 uu,以及当前的运算结果 curcur 以外,还需要额外记录最后一次的计算结果 prevprev,然后在决策表达式中的第 kk 个部分时,对本次添加的运算符合做分情况讨论:
- 如果本次添加的
+
操作,且第 kk 项的值是 nextnext:那么直接使用 cur + nextcur+next 来更新 curcur,同时 nextnext 作为下一次的 prevprev; - 如果本次添加的
-
操作,且第 kk 项的值是 nextnext:同理,那么直接使用 cur - nextcur−next 来更新 curcur,同时 -next−next 作为下一次的 prevprev; - 如果本次添加的
*
操作,且第 kk 项的值是 nextnext:此时需要考虑运算符的优先级问题,由于本次的 nextnext 是与上一次的操作数 prevprev 执行乘法,而 curcur 已经累加了 prevprev 的影响,因此需要先减去 prevprev,再加上 prev * nextprev∗next,以此来更新 curcur,同时 prev * nextprev∗next 也作为下一次的 prevprev。
一些细节:需要注意前导零(00 单独作为一位是被允许的,但是多位且首部为 00 是不允许的)以及 +
和 -
不作为一元运算符(运算符不能出现在表达式的首部)的情况。
代码:
class Solution { List<String> ans = new ArrayList<>(); String s; int n, t; public List<String> addOperators(String num, int target) { s = num; n = s.length(); t = target; dfs(0, 0, 0, ""); return ans; } void dfs(int u, long prev, long cur, String ss) { if (u == n) { if (cur == t) ans.add(ss); return ; } for (int i = u; i < n; i++) { if (i != u && s.charAt(u) == '0') break; long next = Long.parseLong(s.substring(u, i + 1)); if (u == 0) { dfs(i + 1, next, next, "" + next); } else { dfs(i + 1, next, cur + next, ss + "+" + next); dfs(i + 1, -next, cur - next, ss + "-" + next); long x = prev * next; dfs(i + 1, x, cur - prev + x, ss + "*" + next); } } } } 复制代码
- 时间复杂度:O(4^{n})O(4n)
- 空间复杂度:O(4^{n})O(4n)
总结
该做法表面上,只是实现了边搜索边计算的功能,但其本质上是利用了实数集 SS 和运算符 +
(-
的本质也是 +
)和 *
能够组成代数系统。
利用代数系统 (S, +, *)(S,+,∗),我们可以确保运算过程中的任意一个中间结果,都能使用形如 a + b * c
的形式进行表示,因此我们只需要多维护一个后缀串结果即可。
而代数系统的相关知识,以及如何确定能否作为一个代数系统,有兴趣的同学可以尝试去了解一下。
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.282
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