【基础算法】浅浅刷个小题 # 找不同 # 字符串中的单词数 # 重新排列字符串 #

简介: 【基础算法】浅浅刷个小题 # 找不同 # 字符串中的单词数 # 重新排列字符串 #

389. 找不同


给定两个字符串 s 和 t ,它们只包含小写字母。

字符串 t 由字符串 s 随机重排,然后在随机位置添加一个字母。

请找出在 t 中被添加的字母。


  • 示例 1:
    输入:s = “abcd”, t = “abcde”
    输出:“e”
    解释:‘e’ 是那个被添加的字母。
  • 示例 2:
    输入:s = “”, t = “y”
    输出:“y”


来源:力扣(LeetCode)

链接:https://leetcode.cn/problems/find-the-difference


该题我们可以巧妙运用ASCLL码值转换来求出那个被添加的字母

因为只添加了一个,所以我们可以把两个字符串的自己所有字符以ascll码表转换为对应ascll值并相加,相减 +’0‘ 便是添加的那个字符


代码如下:

char findTheDifference(char * s, char * t){
    int len_t = strlen(t);
    int len_s = strlen(s);
    int i = 0;
    int sum1 = 0;
    int sum2 = 0;
    for (i = 0; i < len_t; i++)
    {
        sum1 += *(t + i) - '0';
    }
    for (i = 0; i < len_s; i++)
    {
        sum2 += *(s + i) - '0';
    }
    return ((sum1 - sum2) + '0');
}


434. 字符串中的单词数


统计字符串中的单词个数,这里的单词指的是连续的不是空格的字符。

请注意,你可以假定字符串里不包括任何不可打印的字符。


示例:


输入: “Hello, my name is John”

输出: 5

解释: 这里的单词是指连续的不是空格的字符,所以 “Hello,” 算作 1 个单词。


来源:力扣(LeetCode)

链接:https://leetcode.cn/problems/number-of-segments-in-a-string


如果该字符不是空格且不是’\0‘,且前面的字符为 ’ ‘,那么计数一次,记数的是以这个字符开头的单词。

int my_strlen(char* s)
{
    int count = 0;
    while (*s++ != '\0')
    {
        count++;
    }
    return count;
}
int countSegments(char * s){
    char* p = s;
    int count = 0;
    if (*s == '\0') // 如果输入为 ”“ 直接返回0;
    {
        return 0;
    }
    else
    {
        if (*s != ' ') // 如果第一个字符不是’ ‘直接计数一次,这一次计数的是第一个单词
        {
            count++;
        }
        for (int i = 1; i < my_strlen(s); i++) // 从1开始包含了第一个字符为’ ‘的情况
        {
            if (*(p + i) != ' ' && *(p + i - 1) == ' ')
            {
                count++;
            }
        }
    }
    return count;
}


1528. 重新排列字符串


给你一个字符串 s 和一个 长度相同 的整数数组 indices

请你重新排列字符串 s ,其中第 i 个字符需要移动到 indices[i] 指示的位置。

返回重新排列后的字符串。

  • 示例 1:


0d6f48ae48704337afeffbd2da275611.jpg


输入:s = "codeleet", indices = [4,5,6,7,0,2,1,3]
输出:"leetcode"
解释:如图所示,"codeleet" 重新排列后变为 "leetcode" 。
  • 示例 2:
    输入:s = “abc”, indices = [0,1,2]
    输出:“abc”
    解释:重新排列后,每个字符都还留在原来的位置上。


来源:力扣(LeetCode)

链接:https://leetcode.cn/problems/shuffle-string


如下代码,当 i = 0 时,只要 indices[i] != i,就将 indices[i] 对应的值以及s[i]对应的字符与此时下标为indices[i]的值或字符交换,直到 indices[i] = i 为止 。

char * restoreString(char * s, int* indices, int indicesSize){
    int len = strlen(s);
    for (int i = 0 ; i < indicesSize; i++)
    {
        while (indices[i] != i) // 直到整型数组当前的下标等于当前对应下标的值为止
        {
            int j = indices[i];
            char tmp1 = s[i];
            s[i] = s[j];
            s[j] = tmp1;
            int tmp2 = indices[i];
            indices[i] = indices[j];
            indices[j] = tmp2;
        }
    }
    return s;
}


相关文章
|
3月前
|
算法
【算法】滑动窗口——找到字符串中所有字母异位词
【算法】滑动窗口——找到字符串中所有字母异位词
|
1月前
|
算法
两个字符串匹配出最长公共子序列算法
本文介绍了最长公共子序列(LCS)问题的算法实现,通过动态规划方法求解两个字符串的最长公共子序列,并提供了具体的编程实现细节和示例。
74 1
两个字符串匹配出最长公共子序列算法
|
3月前
|
算法 Java
掌握算法学习之字符串经典用法
文章总结了字符串在算法领域的经典用法,特别是通过双指针法来实现字符串的反转操作,并提供了LeetCode上相关题目的Java代码实现,强调了掌握这些技巧对于提升算法思维的重要性。
|
4月前
|
自然语言处理 算法 搜索推荐
字符串相似度算法完全指南:编辑、令牌与序列三类算法的全面解析与深入分析
在自然语言处理领域,人们经常需要比较字符串,这些字符串可能是单词、句子、段落甚至是整个文档。如何快速判断两个单词或句子是否相似,或者相似度是好还是差。这类似于我们使用手机打错一个词,但手机会建议正确的词来修正它,那么这种如何判断字符串相似度呢?本文将详细介绍这个问题。
273 1
|
4月前
|
数据采集 算法 JavaScript
揭开JavaScript字符串搜索的秘密:indexOf、includes与KMP算法
JavaScript字符串搜索涵盖`indexOf`、`includes`及KMP算法。`indexOf`返回子字符串位置,`includes`检查是否包含子字符串。KMP是高效的搜索算法,尤其适合长模式匹配。示例展示了如何在数据采集(如网页爬虫)中使用这些方法,结合代理IP进行安全搜索。代码示例中,搜索百度新闻结果并检测是否含有特定字符串。学习这些技术能提升编程效率和性能。
118 1
揭开JavaScript字符串搜索的秘密:indexOf、includes与KMP算法
|
3月前
|
算法 Java
LeetCode初级算法题:环形链表+排列硬币+合并两个有序数组java解法
LeetCode初级算法题:环形链表+排列硬币+合并两个有序数组java解法
54 0
|
3月前
|
算法 C++
惊爆!KPM算法背后的秘密武器:一行代码揭秘字符串最小周期的终极奥义,让你秒变编程界周期大师!
【8月更文挑战第4天】字符串最小周期问题旨在找出字符串中最短重复子串的长度。KPM(实为KMP,Knuth-Morris-Pratt)算法,虽主要用于字符串匹配,但其生成的前缀函数(next数组)也可用于求解最小周期。核心思想是构建LPS数组,记录模式串中每个位置的最长相等前后缀长度。对于长度为n的字符串S,其最小周期T可通过公式ans = n - LPS[n-1]求得。通过分析周期字符串的特性,可证明该方法的有效性。提供的C++示例代码展示了如何计算给定字符串的最小周期,体现了KPM算法在解决此类问题上的高效性。
81 0
|
4月前
|
算法 Java
KMP算法详解及其在字符串匹配中的应用
KMP算法详解及其在字符串匹配中的应用
|
25天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。
|
9天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割技术。算法运行效果良好,无水印。使用MATLAB 2022a开发,提供完整代码及中文注释,附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割,适用于灰度和彩色图像,广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。