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leetcode 451 ~ 500
自由之路

自由之路

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题目描述

电子游戏“辐射4”中,任务 “通向自由” 要求玩家到达名为 “Freedom Trail Ring” 的金属表盘,并使用表盘拼写特定关键词才能开门。

给定一个字符串 ring ,表示刻在外环上的编码;给定另一个字符串 key ,表示需要拼写的关键词。您需要算出能够拼写关键词中所有字符的最少步数。

最初,ring 的第一个字符与 12:00 方向对齐。您需要顺时针或逆时针旋转 ring 以使 key 的一个字符在 12:00 方向对齐,然后按下中心按钮,以此逐个拼写完 key 中的所有字符。

旋转 ring 拼出 key 字符 key[i] 的阶段中:

  1. 您可以将 ring 顺时针或逆时针旋转 一个位置 ,计为1步。旋转的最终目的是将字符串 ring 的一个字符与 12:00 方向对齐,并且这个字符必须等于字符 key[i]
  2. 如果字符 key[i] 已经对齐到12:00方向,您需要按下中心按钮进行拼写,这也将算作 1 步。按完之后,您可以开始拼写 key 的下一个字符(下一阶段), 直至完成所有拼写。

 

示例 1:

 
输入: ring = "godding", key = "gd"
输出: 4
解释:
 对于 key 的第一个字符 'g',已经在正确的位置, 我们只需要1步来拼写这个字符。 
 对于 key 的第二个字符 'd',我们需要逆时针旋转 ring "godding" 2步使它变成 "ddinggo"。
 当然, 我们还需要1步进行拼写。
 因此最终的输出是 4。

示例 2:

输入: ring = "godding", key = "godding"
输出: 13

 

提示:

  • 1 <= ring.length, key.length <= 100
  • ring 和 key 只包含小写英文字母
  • 保证 字符串 key 一定可以由字符串  ring 旋转拼出

代码结果

运行时间: 41 ms, 内存: 0.0 MB


/*
 * 使用Java Stream的方式解决问题:
 * 1. 先将字符位置存储到Map中。
 * 2. 用一个数组dp记录到达每个字符最小步数。
 * 3. 使用IntStream和Map操作来更新dp数组,最后得出最小值。 */
 
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
 
public int findRotateSteps(String ring, String key) {
    Map<Character, List<Integer>> charPosMap = IntStream.range(0, ring.length())
            .boxed()
            .collect(Collectors.groupingBy(ring::charAt));
    int[] dp = new int[ring.length()];
    Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);
    dp[0] = 0;
    for (char c : key.toCharArray()) {
        int[] nextDp = new int[ring.length()];
        Arrays.fill(nextDp, Integer.MAX_VALUE);
        for (int pos : charPosMap.get(c)) {
            nextDp[pos] = IntStream.range(0, ring.length())
                    .filter(j -> dp[j] != Integer.MAX_VALUE)
                    .map(j -> dp[j] + Math.min(Math.abs(j - pos), ring.length() - Math.abs(j - pos)) + 1)
                    .min()
                    .orElse(Integer.MAX_VALUE);
        }
        dp = nextDp;
    }
    return Arrays.stream(dp).min().orElse(Integer.MAX_VALUE) + key.length();
}
 

解释

方法:

该题解采用动态规划方法,结合了左右环形搜索策略,以找到拼写关键词所需的最少步数。解题的核心在于维护两个方向上字符的最近出现位置。对于环形字符串s中的每个字符,我们都计算它在顺时针和逆时针方向上到达关键词key中每个字符的最短路径。解决方案中使用了两个动态规划数组left和right,分别记录从当前位置i出发,向左和向右达到关键词key中每个字符的最近下标。动态规划过程从关键词key的最后一个字符向第一个字符逆序处理,对于每个字符,我们计算出从当前位置到下一个关键字符的最少步数,逐渐累加以达到全局最优解。

时间复杂度:

O(m * n)

空间复杂度:

O(n * 26 + n)

代码细节讲解

🦆
在动态规划数组的初始化和更新过程中,你是如何处理key中连续出现相同字符的情况的?
在动态规划的实现中,当遇到key中连续出现相同字符的情况时,通常可以跳过这些连续的重复字符的处理。因为在环形字符串中,从一个字符移动到它自身是不需要任何步骤的。所以算法在遍历到下一个字符时,如果这个字符与前一个字符相同,则可以直接继续使用之前计算的结果,而无需重新计算。这样做不但减少了不必要的计算,还可以保持状态数组的正确更新,从而优化整体的执行效率。
🦆
在计算从一个关键字字符到另一个关键字字符的最小步数时,你是如何确保计算的正确性?特别是在环形结构中,顺时针和逆时针可能导致的步数差异。
为了确保计算的正确性,算法在每个步骤中都计算了顺时针和逆时针两个方向的移动步数。对于每个关键字字符,算法维护了两个数组left和right,分别记录从当前位置向左(逆时针)和向右(顺时针)到达下一个关键字符的最近位置。通过比较从当前位置出发,向左和向右到达目标字符的步数,选择其中较小的一个作为最少步数。这种方法考虑了环形结构中的所有可能路径,确保了在任何情况下都能找到最优解。
🦆
你的解答提到,如果首字符匹配,直接返回f[0]加m。这里的逻辑是否考虑了所有的边界情况,特别是当ring和key的长度不一致时?
这段逻辑实际上是简化了特定情况的处理,即当ring的首字符与key的首字符一致时,可以直接利用这一匹配点作为起始点。然而,这种处理确实没有考虑到所有边界情况,特别是当ring和key的长度不一致时。正确的做法应该是考虑从ring中任意一个与key首字符相匹配的位置开始的最优解。因此,还需要在所有可能的起始位置上计算完成整个key所需的最小步数,并从中选择最小的一个。这样可以确保考虑到所有的边界情况,并找到全局的最优解。
🦆
动态规划解法中,每次都要遍历key的每个字符,这是否意味着算法的效率很大程度上依赖于key的长度?在key长度非常大时,性能表现如何?
是的,该动态规划解法的效率在很大程度上依赖于key的长度。因为算法需要为key中的每个字符计算从当前位置到下一个字符的最少步数,这涉及到对环形字符串中的多个位置进行多次遍历和计算。当key的长度非常大时,这种方法的性能可能会受到影响,因为算法的时间复杂度与key的长度成线性关系。在实际应用中,如果key特别长,可能需要考虑优化算法,比如通过减少重复计算,使用更有效的数据结构来存储中间结果等方法来提高效率。

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