Partition Labels
Detailed guide and Python implementation for the 'Partition Labels' problem.
1. 学ぶ
The 'Partition Labels' problem is a key challenge in the Greedy 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 Partition Labels.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Partition Labels 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
You are given a string s. We want to partition the string into as many parts as possible so that each letter appears in at most one part. Return a list of integers representing the size of these parts.
Write a function partitionLabels(s: str) -> List[int].
- •1 <= len(s) <= 500
- •s consists of lowercase English letters
例
s = "ababcbacadefegdehijhklij"
[9,7,8]
The partition is "ababcbaca", "defegde", "hijhklij".
s = "eccbbbbdec"
[10]
All characters in 'eccbbbbdec' can only be in one group.
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 partition_labels_opt(s):
lastIndex = {c: i for i, c in enumerate(s)}
res = []; size, end = 0, 0
for i, c in enumerate(s):
size += 1; end = max(end, lastIndex[c])
if i == end: res.append(size); size = 0
return res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 partition_labels_brute(s):
res = []
i = 0
while i < len(s):
last = s.rindex(s[i])
j = i + 1
while j < last:
last = max(last, s.rindex(s[j]))
j += 1
res.append(last - i + 1)
i = last + 1
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Greedy problem properties apply.
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