指定された数字シーケンスの可能なデコードをカウントします。 ---パイセップ--- 「指定された数字シーケンスのデコード可能な数をカウントする」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 数字の文字列を受け取り、それをデコードする可能な方法の数 ('A' = 1、'B' = 2、...、'Z' = 26) を返す関数 __PYCODE_0__ を作成します。 たとえば、「12」は「AB」（1、2）または「L」（12）としてデコードでき、2 通りの方法があります。 文字列の無効な位置に「0」が含まれている場合 (例: 先頭の「0」または「30」)、それらのパスは無効であり、カウントすべきではありません。 ---パイセップ--- __PYTERM_0__ 基本 ---パイセップ--- 数字 ---パイセップ--- 「指定された数字列の解読可能な回数を数える」問題は、数字セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- 特定の数字シーケンスの可能なデコードをカウントするためのロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 指定された数字シーケンスのデコード可能な数をカウントするの問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- Numbers アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準数値問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの Numbers 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 円の面積を計算する ---パイセップ--- 「円の面積を計算する」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 負ではない数値 __PYCODE_1__ を受け取り、その半径の円の面積を小数点第 2 位に四捨五入して返す関数 __PYCODE_0__ を作成します。 次の式を使用します: 面積 = π × 半径 ²。 π には math.pi または 3.14159265358979 を使用します。 ---パイセップ--- __PYTERM_0__ 基本 ---パイセップ--- 数字 ---パイセップ--- 「円の面積を計算する」問題は、数字セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- 円の面積を計算するロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 円の面積を計算するの問題文をよく読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。
Detailed guide and Python implementation for the 'Count possible decoding of a given digit sequence' problem.
1. 学ぶ
The 'Count possible decoding of a given digit sequence' problem is a key challenge in the Numbers section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Count possible decoding of a given digit sequence.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Count possible decoding of a given digit sequence carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Write a function count_decodings(digits) that takes a string of digits and returns the number of possible ways to decode it, where 'A' = 1, 'B' = 2, ..., 'Z' = 26.
For example, '12' can be decoded as 'AB' (1, 2) or 'L' (12), giving 2 ways.
If the string contains '0' in an invalid position (e.g., leading '0' or '30'), those paths are invalid and should not be counted.
- •1 <= len(digits) <= 20
- •digits contains only characters '0' through '9'
例
count_decodings('12')2
'12' can be decoded as 'AB' (1,2) or 'L' (12). So 2 ways.
count_decodings('226')3
'226' can be decoded as 'BBF' (2,2,6), 'BZ' (2,26), or 'VF' (22,6). So 3 ways.
count_decodings('06')0
'06' cannot be decoded because '0' has no letter mapping and '06' is not a valid code.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def count_decodings_opt(s):
if not s or s[0] == '0': return 0
n = len(s)
dp = [0] * (n + 1)
dp[0], dp[1] = 1, 1
for i in range(2, n + 1):
if s[i-1] != '0':
dp[i] += dp[i-1]
if s[i-2] == '1' or (s[i-2] == '2' and s[i-1] < '7'):
dp[i] += dp[i-2]
return dp[n]ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def count_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 Numbers data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Numbers problem properties apply.
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