• 算法笔记-lc-788. 旋转数字(中等)


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    题目

    题干

    我们称一个数 X 为好数, 如果它的每位数字逐个地被旋转 180 度后,我们仍可以得到一个有效的,且和 X 不同的数。要求每位数字都要被旋转。

    如果一个数的每位数字被旋转以后仍然还是一个数字, 则这个数是有效的。0, 1, 和 8 被旋转后仍然是它们自己;2 和 5 可以互相旋转成对方(在这种情况下,它们以不同的方向旋转,换句话说,2 和 5 互为镜像);6 和 9 同理,除了这些以外其他的数字旋转以后都不再是有效的数字。

    现在我们有一个正整数 N, 计算从 1 到 N 中有多少个数 X 是好数?

    示例:

    输入: 10
    输出: 4
    解释:
    在[1, 10]中有四个好数: 2, 5, 6, 9。
    注意 1 和 10 不是好数, 因为他们在旋转之后不变。

    提示:

    N 的取值范围是 [1, 10000]。

    题解

    方法一:枚举每一个数

    思路与算法

    根据题目的要求,一个数是好数,当且仅当:

    数中没有出现 3, 4, 73,4,7;

    数中至少出现一次 22 或 55 或 66 或 99;

    对于 0, 1, 80,1,8 则没有要求。

    因此,我们可以枚举 [1,n] 的每一个正整数,并以此判断它们是否满足上述要求即可。在下面的代码中,我们用 valid 记录数是否满足第一条要求,diff 记录数是否满足第二条要求。

    代码

    class Solution {
        static int[] check = {0, 0, 1, -1, -1, 1, 1, -1, 0, 1};
    
        public int rotatedDigits(int n) {
            int ans = 0;
            for (int i = 1; i <= n; ++i) {
                String num = String.valueOf(i);
                boolean valid = true, diff = false;
                for (int j = 0; j < num.length(); ++j) {
                    char ch = num.charAt(j);
                    if (check[ch - '0'] == -1) {
                        valid = false;
                    } else if (check[ch - '0'] == 1) {
                        diff = true;
                    }
                }
                if (valid && diff) {
                    ++ans;
                }
            }
            return ans;
        }
    }
    

    复杂度分析

    时间复杂度:O(nlogn)。数 n 的数位有 ⌈log10n⌉+1=O(logn) 个,其中⌈⋅⌉ 表示向上取整。因此总时间复杂度为 O(nlogn)。

    空间复杂度:O(logn)。使用的空间分为两部分,第一部分为代码中记录每一个数位类型的数组check 需要使用的O(10)=O(1) 的空间,第二部分为将数 i 转化为字符串需要使用的临时空间,大小为 O(logn)。这一部分的空间也可以优化至 O(1),只需要每次将 i 对10 进行取模,从低位到高位获取 ii 的每一个数位即可。

    方法二:数位动态规划

    思路与算法

    我们也可以用数位动态规划的思路解决本题。由于在一个数之前填加前导零不会改变数本身的好坏,因此我们只需要考虑所有位数与 n 相同并且小于等于 n 的数(可以有前导零)即可。

    记 f(pos,bound,diff) 为满足如下要求的好数的个数:

    只从第pos 位开始考虑。这里数的最高位为第 0 位,最低位为第len−1 位,其中 len 是数 n 的长度。在计算 f(pos,bound,diff) 时,会假设第 0 位到第 pos−1 位已经固定,并且会用 bound 和diff 两个布尔变量表示这些数位的「状态」;

    从第 0 位到第pos−1 位的数是否「贴着」n,记为bound。例如当 n=12345,pos=3 时,如果前面的数位是 123,那就表示贴着 n,如果是 122, 121,⋯,那就表示没有贴着 n。区分是否「贴着」n 的作用是,如果 bound 为真,第pos 位只能在 0 到 n 的第 pos 位进行选择,否则构造出的数就超过 n 了;如果 bound 为假,那么第 pos 位可以在 0 到 9 之间任意选择;

    从第 0 位到第pos−1 位的数中是否至少出现了一次 2 或 5 或 6 或 9,记为 diff。在进行状态转移时,我们只会枚举(第pos 位的数)0/1/2/5/6/8/9 而不枚举 3/4/73/4/7,这样可以保证数一定是可以旋转的,只需要额外的状态 diff 就能表示其是否为好数。

    根据上述的定义,我们需要求出的答案即为f(0,True,False)。

    在进行状态转移时,我们只需要枚举第pos 位选择的数,其可以选择的范围根据 bound 的不同而不同(上述定义中已经详细阐述过)。我们可以写出如下的状态转移方程:

    f(pos,bound,diff)=∑f(pos+1,bound’,diff’)

    那么如何根据选择的数,确定bound’ 和 diff’ 呢?我们可以发现:

    ‘bound’ 为真,当且仅当 bound 为真,并且选择的数恰好与 n 的第 pos 个数位相同;

    diff’ 为真,当且仅当 diff 为真,或者选择的数在 2/5/6/92/5/6/9 中。

    动态规划的边界情况为出现在pos 等于 n 的长度时,此时所有数位已经确定,那么我们通过diff 就可以知道其是否为好数:如果diff 为真,那么f(pos,bound,diff) 的值为 1,否则为 0。

    该方法使用记忆化搜索编写代码更为方便。

    代码

    class Solution {
        static int[] check = {0, 0, 1, -1, -1, 1, 1, -1, 0, 1};
        int[][][] memo = new int[5][2][2];
        List<Integer> digits = new ArrayList<Integer>();
    
        public int rotatedDigits(int n) {
            while (n != 0) {
                digits.add(n % 10);
                n /= 10;
            }
            Collections.reverse(digits);
    
            for (int i = 0; i < 5; ++i) {
                for (int j = 0; j < 2; ++j) {
                    Arrays.fill(memo[i][j], -1);
                }
            }
    
            int ans = dfs(0, 1, 0);
            return ans;
        }
    
        public int dfs(int pos, int bound, int diff) {
            if (pos == digits.size()) {
                return diff;
            }
            if (memo[pos][bound][diff] != -1) {
                return memo[pos][bound][diff];
            }
    
            int ret = 0;
            for (int i = 0; i <= (bound != 0 ? digits.get(pos) : 9); ++i) {
                if (check[i] != -1) {
                    ret += dfs(
                        pos + 1,
                        bound != 0 && i == digits.get(pos) ? 1 : 0,
                        diff != 0 || check[i] == 1 ? 1 : 0
                    );
                }
            }
            return memo[pos][bound][diff] = ret;
        }
    }
    

    复杂度分析

    时间复杂度:O(logn)。数 n 的数位有⌈log10n⌉+1=O(logn) 个,那么动态规划的状态有 O(logn×2×2)=O(logn) 个,每个状态需要O(10)=O(1) 的时间进行转移,因此总时间复杂度为 O(logn)。

    空间复杂度:O(logn),即为动态规划中存储状态需要使用的空间。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Hell_potato777/article/details/127045384