デコード方法 ---パイセップ--- 「Decode Ways」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- A から Z までの文字を含むメッセージは、次のマッピングを使用して数字にエンコードできます。 「あ」→「1」 「B」 -> 「2」 ... 「Z」 -> 「26」 エンコードされたメッセージをデコードするには、すべての数字をグループ化し、上記の逆マッピングを使用して文字にマッピングし直す必要があります。たとえば、「11106」は次のようにマッピングできます。 - 「AAJF」とグループ化 (1 1 10 6) - グループ化された「KJF」(11 10 6) 「6」は「06」とは異なるため、「06」を「F」にマッピングできないため、グループ化 (1 11 06) は無効であることに注意してください。 数字のみを含む文字列 s を指定すると、それをデコードする方法の数を返します。 関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 1D DP ---パイセップ--- 「デコード方法」問題は、1D DP 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__ の中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--- Decode Ways のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Decode Ways 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--- 1D DP 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--- 標準の 1D DP 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 1D DP 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--- コインチェンジ ---パイセップ--- 「コインチェンジ」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- さまざまな金種のコインを表す整数配列のコインと、合計金額を表す整数の金額が与えられます。 その金額を補うために必要な最小数のコインを返します。コインのどの組み合わせでもその金額を補えない場合は、-1 を返します。 各種類のコインを無限に持っていると考えるかもしれません。 関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 1D DP ---パイセップ--- 「コインチェンジ」問題は、1D DP 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__ の中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--- Coin Changeのロジックフローを視覚化します。 ---パイセップ--- Coin Change 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。
Detailed guide and Python implementation for the 'Decode Ways' problem.
1. 学ぶ
The 'Decode Ways' problem is a key challenge in the 1D DP section.
This implementation focuses on medium-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 Decode Ways.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Decode Ways 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
A message containing letters from A-Z can be encoded into numbers using the following mapping:
'A' -> "1"
'B' -> "2"
...
'Z' -> "26"
To decode an encoded message, all the digits must be grouped then mapped back into letters using the reverse mapping above. For example, "11106" can be mapped into:
- "AAJF" with the grouping (1 1 10 6)
- "KJF" with the grouping (11 10 6)
Note that the grouping (1 11 06) is invalid because "06" cannot be mapped into 'F' since "6" is different from "06".
Given a string s containing only digits, return the number of ways to decode it.
Write a function numDecodings(s: str) -> int.
- •1 <= len(s) <= 100
- •s contains only digits and may contain leading zero(s)
例
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
- 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 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]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 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
Standard 1D DP problem properties apply.
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