【算法】2011. 执行操作后的变量值(java / c / c++ / python / go / rust)

简介: 存在一种仅支持 4 种操作和 1 个变量 X 的编程语言:++X 和 X++ 使变量 X 的值 加 1--X 和 X-- 使变量 X 的值 减 1最初,X 的值是 0给你一个字符串数组 operations ,这是由操作组成的一个列表,返回执行所有操作后, X 的 最终值 。

2011. 执行操作后的变量值:

存在一种仅支持 4 种操作和 1 个变量 X 的编程语言:

++X 和 X++ 使变量 X 的值 加 1
--X 和 X-- 使变量 X 的值 减 1
最初,X 的值是 0

给你一个字符串数组 operations ,这是由操作组成的一个列表,返回执行所有操作后, X 的 最终值 。

样例 1

输入:
    operations = ["--X","X++","X++"]
输出:
    1
解释:
    操作按下述步骤执行:
    最初,X = 0
    --X:X 减 1 ,X =  0 - 1 = -1
    X++:X 加 1 ,X = -1 + 1 =  0
    X++:X 加 1 ,X =  0 + 1 =  1

样例 2

输入:
    operations = ["++X","++X","X++"]
输出:
    3
解释:
    操作按下述步骤执行: 
    最初,X = 0
    ++X:X 加 1 ,X = 0 + 1 = 1
    ++X:X 加 1 ,X = 1 + 1 = 2
    X++:X 加 1 ,X = 2 + 1 = 3

样例 3

输入:
    operations = ["X++","++X","--X","X--"]
输出:
    0
解释:
    操作按下述步骤执行:
    最初,X = 0
    X++:X 加 1 ,X = 0 + 1 = 1
    ++X:X 加 1 ,X = 1 + 1 = 2
    --X:X 减 1 ,X = 2 - 1 = 1
    X--:X 减 1 ,X = 1 - 1 = 0

提示

  • 1 <= operations.length <= 100
  • operations[i] 将会是 "++X"、"X++"、"--X" 或 "X--"

分析

  • 一共有4种操作符号,但是只有2种操作。我们要把"++X"、"X++"当作加法, 把"--X" 或 "X--"当作减法。比较直观的方式就是直接上map,switch,if else,都可以。
  • 每种操作符号都是三个字符,X可能在头或在尾,但是中间的字符却只有2种,正是'+'和'-'。

题解

java

class Solution {
    public int finalValueAfterOperations(String[] operations) {
        int ans = 0;

        for (String operation : operations) {
            // 操作类型
            char op = operation.charAt(1);
            switch (op) {
                case '+':
                    ans++;
                    break;
                case '-':
                    ans--;
                    break;
            }
        }

        return ans;
    }
}

c

int finalValueAfterOperations(char ** operations, int operationsSize){
    int ans = 0;

    for (int i = 0; i < operationsSize; ++i) {
        char op = operations[i][1];
        switch (op) {
            case '+':
                ++ans;
                break;
            case '-':
                --ans;
                break;
        }
    }

    return ans;
}

c++

class Solution {
public:
    int finalValueAfterOperations(vector<string>& operations) {
        int ans = 0;

        for (auto &operation : operations) {
            char op = operation[1];
            switch (op) {
                case '+':
                    ++ans;
                    break;
                case '-':
                    --ans;
                    break;
            }
        }

        return ans;
    }
};

python

class Solution:
    def finalValueAfterOperations(self, operations: List[str]) -> int:
        ans = 0
        for operation in operations:
            if operation[1] == '+':
                ans += 1
            else:
                ans -= 1
        return ans

go

func finalValueAfterOperations(operations []string) int {
    ans := 0
    for _, operation := range operations {
        op := operation[1]
        switch op {
        case '+':
            ans++
        case '-':
            ans--
        }
    }
    return ans
}

rust

impl Solution {
    pub fn final_value_after_operations(operations: Vec<String>) -> i32 {
        operations.iter().map(|operation| {
            if operation.contains('+') {
                1
            } else {
                -1
            }
        }).sum()
    }
}

原题传送门:https://leetcode-cn.com/problems/final-value-of-variable-after-performing-operations/


非常感谢你阅读本文~
放弃不难,但坚持一定很酷~
希望我们大家都能每天进步一点点~
本文由 二当家的白帽子:https://developer.aliyun.com/profile/sqd6avc7qgj7y 博客原创~

相关文章
|
6天前
|
算法 数据安全/隐私保护 开发者
马特赛特旋转算法:Python的随机模块背后的力量
马特赛特旋转算法是Python `random`模块的核心,由松本真和西村拓士于1997年提出。它基于线性反馈移位寄存器,具有超长周期和高维均匀性,适用于模拟、密码学等领域。Python中通过设置种子值初始化状态数组,经状态更新和输出提取生成随机数,代码简单高效。
93 63
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
64 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
55 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
62 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
21天前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
37 2
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
蓝桥杯练习题(三):Python组之算法训练提高综合五十题
蓝桥杯Python编程练习题的集合,涵盖了从基础到提高的多个算法题目及其解答。
71 3
蓝桥杯练习题(三):Python组之算法训练提高综合五十题
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
74 0
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集('矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台,实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
63 0
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
|
2月前
|
算法 安全 Go
Python与Go语言中的哈希算法实现及对比分析
Python与Go语言中的哈希算法实现及对比分析
41 0