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  • 算法---二进制字符串重新安排顺序需要的时间(Kotlin)


    题目

    给你一个二进制字符串 s 。在一秒之中,所有 子字符串 “01” 同时 被替换成 “10” 。这个过程持续进行到没有 “01” 存在。

    请你返回完成这个过程所需要的秒数。

    示例 1:

    输入:s = “0110101”
    输出:4
    解释:
    一秒后,s 变成 “1011010” 。
    再过 1 秒后,s 变成 “1101100” 。
    第三秒过后,s 变成 “1110100” 。
    第四秒后,s 变成 “1111000” 。
    此时没有 “01” 存在,整个过程花费 4 秒。
    所以我们返回 4 。

    示例 2:

    输入:s = “11100”
    输出:0
    解释:
    s 中没有 “01” 存在,整个过程花费 0 秒。
    所以我们返回 0 。

    提示:

    1 <= s.length <= 1000
    s[i] 要么是 ‘0’ ,要么是 ‘1’ 。

    进阶:

    你能以 O(n) 的时间复杂度解决这个问题吗?

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode.cn/problems/time-needed-to-rearrange-a-binary-string
    著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

    解决思路

    方法一:
    根据题意 暴力求解即可

    方法二:
    参考: https://leetcode.cn/problems/time-needed-to-rearrange-a-binary-string/solution/by-mangwu-lx0k/

    解决方法

    暴力方法一:

        fun secondsToRemoveOccurrences(s: String): Int {
            val charArray = s.toCharArray()
            val size = charArray.size
            var result = 0
            while (true) {
                var temp = false
                var index = -1
                for (i in 0 until size) {
                    if (charArray[i] == '0' && (i + 1 < size && charArray[i + 1] == '1')) {
                        if (index == i) {
                            continue
                        }
                        temp = true
                        charArray[i] = '1'
                        charArray[i + 1] = '0'
                        index = i + 1
                    }
                }
                if (!temp) {
                    break
                } else {
                    result++
                }
            }
    
            return result
        }
    
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    方法二:

        fun secondsToRemoveOccurrences2(s: String): Int {
            val charArray = s.toCharArray()
            var pre0 = 0
            var preC = 0
            charArray.forEach {
                if (it == '0'){
                    pre0++
                }else if (pre0 >0){
                    preC = (preC + 1).coerceAtLeast(pre0)
                }
            }
            return preC
        }
    
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    总结

    1.有时候这个算法还是要多做 多写
    一个小判断忘记可能结果都不一样

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/u013270444/article/details/126532568
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