Méthodes de décodage
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Decode Ways'.
1. Apprendre
Le problème « Decode Ways » est un défi clé dans la section 1D DP.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau moyen dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour Decode Ways.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Decode Ways.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Un message contenant des lettres de A à Z peut être codé en chiffres en utilisant le mappage suivant :
'A' -> "1"
'B' -> "2"
...
'Z' -> "26"
Pour décoder un message codé, tous les chiffres doivent être regroupés puis mappés en lettres en utilisant le mappage inverse ci-dessus. Par exemple, « 11106 » peut être mappé dans :
- "AAJF" au regroupement (1 1 10 6)
- "KJF" avec le regroupement (11 10 6)
Notez que le regroupement (1 11 06) n'est pas valide car « 06 » ne peut pas être mappé dans « F » puisque « 6 » est différent de « 06 ».
Étant donné une chaîne s contenant uniquement des chiffres, renvoie le nombre de façons de la décoder.
Écrivez une fonction numDecodings(s: str) -> int.
- •1 <= len(s) <= 100
- •s contains only digits and may contain leading zero(s)
Exemples
s = "12"
2
"12" could be decoded as "AB" (1 2) or "L" (12).
s = "226"
3
"226" could be decoded as "BZ" (2 26), "VF" (22 6), or "BBF" (2 2 6).
s = "06"
0
"06" cannot be mapped to 'F' because of the leading zero.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def num_decodings_opt(s):
dp = {len(s): 1}
for i in range(len(s) - 1, -1, -1):
if s[i] == "0": dp[i] = 0
else: dp[i] = dp[i + 1]
if i + 1 < len(s) and (s[i] == "1" or s[i] == "2" and s[i + 1] in "0123456"):
dp[i] += dp[i + 2]
return dp[0]Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def num_decodings_brute(s):
def solve(idx):
if idx == len(s): return 1
if s[idx] == '0': return 0
res = solve(idx + 1)
if idx + 1 < len(s) and (s[idx] == '1' or (s[idx] == '2' and s[idx+1] < '7')):
res += solve(idx + 2)
return res
return solve(0)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with 1D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème DP 1D s’appliquent.
Questions connexes
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