Supprimer les doublons adjacents de manière récursive
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Supprimer les doublons adjacents de manière récursive ».
1. Apprendre
Le problème « Supprimer les doublons adjacents de manière récursive » est un défi clé dans la section Récursion.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple 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 supprimer les doublons adjacents de manière récursive.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Supprimer les doublons adjacents de manière récursive.
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
Écrivez une fonction remove_adjacent_duplicates(s) qui supprime récursivement tous les caractères en double adjacents de la chaîne s jusqu'à ce qu'il ne reste plus de doublons adjacents. À chaque passage, supprimez toutes les paires de caractères identiques consécutifs, puis répétez le processus sur la chaîne résultante jusqu'à ce qu'elle se stabilise. Renvoie la chaîne finale.
- •0 <= len(s) <= 1000
- •s contains only lowercase English letters
Exemples
s = 'aabccba'
'a'
First pass: remove 'aa' and 'cc' -> 'bba'. Second pass: remove 'bb' -> 'a'. No more adjacent duplicates.
s = 'abcddcba'
''
Remove 'dd' -> 'abccba'. Remove 'cc' -> 'abba'. Remove 'bb' -> 'aa'. Remove 'aa' -> ''. Empty string.
s = 'abcd'
'abcd'
No adjacent duplicates exist, so the string remains unchanged.
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 remove_adj(s):
def solve(string):
if not string: return ""
res, i, n = [], 0, len(string)
while i < n:
if (i < n - 1 and string[i] != string[i+1]) and (i == 0 or string[i] != string[i-1]): res.append(string[i])
elif i == n - 1 and (i == 0 or string[i] != string[i-1]): res.append(string[i])
i += 1
new_s = "".join(res)
return solve(new_s) if len(new_s) != len(string) else new_s
return solve(s)Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def remove_duplicates(s):
if not s or len(s) == 1: return s
if s[0] == s[1]:
i = 0
while i < len(s) - 1 and s[i] == s[i+1]: i += 1
return remove_duplicates(s[i+1:])
rem = remove_duplicates(s[1:])
if rem and rem[0] == s[0]: return remove_duplicates(rem[1:])
return s[0] + remAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Recursion data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de récursion s’appliquent.
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