作者介绍：10年大厂数据\经营分析经验，现任大厂数据部门负责人。
会一些的技术：数据分析、算法、SQL、大数据相关、python
欢迎加入社区：码上找工作
作者专栏每日更新：
备注说明：方便大家阅读，统一使用python，带必要注释，公众号 数据分析螺丝钉 一起打怪升级
题目描述
给你一个字符串 s，由若干单词组成，单词之间用若干个空格字符隔开。返回字符串中最后一个单词的长度。如果不存在最后一个单词，请返回 0。
单词是指仅由字母组成、不包含任何空格字符的最大子字符串。
输入格式
- s：一个字符串。
输出格式
- 返回一个整数，表示最后一个单词的长度。
示例
示例 1
输入: s = "Hello World" 输出: 5
示例 2
输入: s = " " 输出: 0
方法一：直接使用字符串方法
解题步骤
- 去除尾部空格：使用
rstrip()方法删除字符串尾部的空格。 - 分割字符串：使用
split()方法分割处理后的字符串。 - 返回最后一个单词长度：如果分割后的列表不为空，返回最后一个元素的长度；否则返回
0。
完整的规范代码
def lengthOfLastWord(s): """ 使用字符串方法找到最后一个单词的长度 :param s: str, 输入的字符串 :return: int, 最后一个单词的长度 """ cleaned_str = s.rstrip() # 去除尾部空格 words = cleaned_str.split() # 分割字符串 return len(words[-1]) if words else 0 # 返回最后一个单词的长度或0 # 示例调用 print(lengthOfLastWord("Hello World")) # 输出: 5 print(lengthOfLastWord(" ")) # 输出: 0
算法分析
- 时间复杂度：(O(n))，其中
n是字符串的长度，主要耗时操作在于去除尾部空格和分割字符串。 - 空间复杂度：(O(n))，存储分割后的字符串列表。
方法二：反向遍历字符串
解题步骤
- 初始化计数器：设置一个计数器
length为0用于记录最后一个单词的长度。 - 反向遍历：从字符串的末尾开始遍历，直到遇到第一个非空格字符，然后开始计数，直到遇到空格或字符串开头。
- 返回结果：返回计数器的值，即最后一个单词的长度。
完整的规范代码
def lengthOfLastWord(s): """ 反向遍历字符串来找到最后一个单词的长度 :param s: str, 输入的字符串 :return: int, 最后一个单词的长度 """ length, i = 0, len(s) - 1 # 跳过尾部空格 while i >= 0 and s[i] == ' ': i -= 1 # 计数最后一个单词的长度 while i >= 0 and s[i] != ' ': length += 1 i -= 1 return length # 示例调用 print(lengthOfLastWord("Hello World")) # 输出: 5 print(lengthOfLastWord(" ")) # 输出: 0
算法分析
- 时间复杂度：(O(n))，其中
n是字符串的长度，最坏情况下遍历整个字符串。 - 空间复杂度：(O(1))，仅使用常数空间。
方法三：正则表达式
解题步骤
- 使用正则表达式：利用正则表达式匹配最后一个单词。
- 返回匹配结果长度：如果匹配到单词，返回单词的长度；否则返回
0。
完整的规范代码
import re def lengthOfLastWord(s): """ 使用正则表达式匹配最后一个单词并返回其长度 :param s: str, 输入的字符串 :return: int, 最后一个单词的长度 """ match = re.findall(r'\b\w+\b', s) return len(match[-1]) if match else 0 # 示例调用 print(lengthOfLastWord("Hello World")) # 输出: 5 print(lengthOfLastWord(" ")) # 输出: 0
算法分析
- 时间复杂度：(O(n))，正则表达式的匹配性能通常为线性时间。
- 空间复杂度：(O(n))，正则匹配结果可能需要额外空间存储。
方法四：内置函数优化
解题步骤
- 使用
split()：直接使用split()分割字符串，无需先去除尾部空格。 - 返回最后一个元素长度：直接返回分割结果中最后一个元素的长度。
完整的规范代码
def lengthOfLastWord(s): """ 使用内置函数优化寻找最后一个单词的长度 :param s: str, 输入的字符串 :return: int, 最后一个单词的长度 """ words = s.split() return len(words[-1]) if words else 0 # 示例调用 print(lengthOfLastWord("Hello World")) # 输出: 5 print(lengthOfLastWord(" ")) # 输出: 0
算法分析
- 时间复杂度：(O(n))，
split()函数的时间复杂度。 - 空间复杂度：(O(n))，存储分割后的结果。
方法五：库函数结合
解题步骤
- 使用
str.rfind()：从字符串末尾找到第一个空格的位置。 - 计算长度：根据空格位置计算最后一个单词的长度。
完整的规范代码
def lengthOfLastWord(s): """ 使用库函数结合方法找到最后一个单词的长度 :param s: str, 输入的字符串 :return: int, 最后一个单词的长度 """ return len(s.rstrip(' ').split(' ')[-1]) # 示例调用 print(lengthOfLastWord("Hello World")) # 输出: 5 print(lengthOfLastWord(" ")) # 输出: 0
算法分析
- 时间复杂度：(O(n))，其中
n是字符串的长度。 - 空间复杂度：(O(n))，分割字符串可能需要额外空间。
不同算法的优劣势对比
| 特征 | 方法一: 字符串方法 | 方法二: 反向遍历 | 方法三: 正则表达式 | 方法四: 内置优化 | 方法五: 库函数结合 |
| 时间复杂度 | (O(n)) | (O(n)) | (O(n)) | (O(n)) | (O(n)) |
| 空间复杂度 | (O(n)) | (O(1)) | (O(n)) | (O(n)) | (O(n)) |
| 优势 | 简单直观 | 空间效率高 | 强大的匹配能力 | 简洁代码 | 极简实现 |
| 劣势 | 额外空间开销 | 稍复杂 | 性能不稳定 | 空间开销 | 空间和时间开销 |
应用示例详解：文本编辑器功能增强
场景描述
在现代文本编辑软件中，除了基本的文本编辑功能，经常需要提供一些高级功能如自动格式化、统计分析等。特别是在处理涉及格式和布局严格要求的文档（如学术论文、商业报告等）时，自动计算每行文本的最后一个单词长度可以用于自动调整文本行的对齐方式或进行复杂的排版设计。
技术实现
利用 “最后一个单词的长度” 算法，我们可以设计一个功能，当用户输入文本时，软件能实时显示当前行或所选段落的最后一个单词的长度。此外，这一功能也可以辅助进行诸如自动换行、右对齐排版等任务。
方法：内置函数优化
技术选择：
选择方法四（内置函数优化），因为它通过直接使用 Python 的内置字符串操作方法，提供了一个既简单又快速的解决方案，适合需要快速响应的文本编辑环境。
实现步骤：
- 监听文本输入：捕捉用户的输入事件，每次输入结束后获取当前行的文本。
- 计算最后一个单词长度：使用选择的算法实时计算并显示当前行最后一个单词的长度。
- 动态显示结果：在文本编辑器的状态栏或专门的界面区域显示计算结果。
- 辅助排版调整：根据最后一个单词的长度，辅助进行文本的自动排版调整，如换行和对齐。
代码实现：
def lengthOfLastWord(s): """ 使用内置函数优化寻找最后一个单词的长度 :param s: str, 输入的字符串 :return: int, 最后一个单词的长度 """ words = s.split() return len(words[-1]) if words else 0 # 示例事件处理函数 def on_text_input(text): last_word_length = lengthOfLastWord(text) print(f"当前行最后一个单词的长度为: {last_word_length}") # 进一步可以基于这个长度信息做自动排版等 # 模拟文本输入 on_text_input("Hello World") # 用户输入了 "Hello World" on_text_input("这是一个示例文本，其中包含多个字符和空格 ")
输出解释：
- 当用户完成一次输入后，程序计算并输出了当前输入行的最后一个单词长度。
- 这可以直接用于状态显示或触发其他如排版调整的功能。
应用优势
- 响应速度快：由于使用了 Python 的内置方法，处理速度快，可以实时响应。
- 代码简洁：方法实现简单，易于维护和集成到现有系统中。
- 功能实用：可以广泛应用于各种需要文本处理的软件中，尤其是内容编辑和排版设计软件。
总结
通过在文本编辑器中实现“最后一个单词的长度”计算功能，开发者可以提供更智能的文本处理工具，不仅提升用户体验，还可以增强软件的专业功能。此外，该算法的实现方式选择可以根据具体应用场景的需求进行调整，以达到最优的性能表现。
欢迎关注微信公众号 数据分析螺丝钉
