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leetcode 951 ~ 1000
删去字符串中的元音

删去字符串中的元音

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 28 ms, 内存: 0.0 MB


/*
题目思路:
1. 使用Stream流处理字符串。
2. 过滤掉元音字符。
3. 将剩余的字符收集到StringBuilder中并返回。
*/

import java.util.stream.Collectors;

public class RemoveVowels {
    public String removeVowels(String s) {
        return s.chars()
                .mapToObj(c -> (char) c)
                .filter(c -> !isVowel(c))
                .map(String::valueOf)
                .collect(Collectors.joining());
    }

    private boolean isVowel(char c) {
        char lower = Character.toLowerCase(c);
        return lower == 'a' || lower == 'e' || lower == 'i' || lower == 'o' || lower == 'u';
    }
}

解释

方法:

此题解采用Python的高阶函数`filter`来过滤掉字符串中的元音字母。首先定义一个集合包含所有元音字母'a', 'e', 'i', 'o', 'u'。然后使用`filter`函数结合一个lambda表达式,该表达式检查每个字符是否不在元音集合中。若字符不是元音,则该字符被保留。最后,使用`''.join()`方法将过滤后的字符重新组合成一个新的字符串。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
为什么在每次调用`removeVowels`函数时都要重新创建一个元音字母的集合,而不是将其定义为一个全局变量或类属性以提高效率?
在每次调用函数时重新创建元音字母的集合确实会增加不必要的开销。定义元音集合为一个全局变量或类属性可以提高效率,因为这样一来,元音集合只需要初始化一次,之后每次调用`removeVowels`方法时都可以重复使用同一个集合,从而避免了重复创建对象的开销。这样做不仅提高了程序的效率,还有助于减少内存占用。
🦆
在使用`filter`和`lambda`函数结合过滤元音时,是否有其他Python内置函数或方法能达到相同的效果,如果有,它们的效率如何比较?
除了使用`filter`和`lambda`外,还可以使用列表推导式(list comprehension)来达到相同的效果,例如:`''.join([c for c in S if c not in vowels_set])`。列表推导式在Python中通常比`filter`和`lambda`的组合更快,因为它更优化且Python化。然而,对于非常大的数据集,`filter`可能会更有效率,因为它使用迭代器,而不是像列表推导式那样立即分配内存来存储所有元素。
🦆
你提到使用`set`来存储元音字母,这样做的主要优点是什么?在这种情况下使用`list`或`tuple`会怎样影响性能?
使用`set`来存储元音字母的主要优点在于查找效率。在`set`中查找元素的时间复杂度为O(1),而在`list`或`tuple`中查找元素的时间复杂度为O(n),其中n是元素数量。虽然在元音字母的这个小规模数据集中性能差异可能不显著,但在处理大量数据或在性能敏感的应用中,使用`set`可以显著提高效率。
🦆
如果输入字符串S为空或者全是元音字母,此算法的表现如何?对于这种边界情况,输出结果是什么?
如果输入字符串S为空,`filter`函数将不会处理任何元素,因此输出结果为一个空字符串。如果输入字符串S全是元音字母,那么所有字符都不会满足`filter`函数中`lambda`表达式的条件,因此同样会输出一个空字符串。在这两种情况下,算法都能正确处理并给出预期的结果。

相关问题

反转字符串中的元音字母

给你一个字符串 s ,仅反转字符串中的所有元音字母,并返回结果字符串。

元音字母包括 'a''e''i''o''u',且可能以大小写两种形式出现不止一次。

 

示例 1:

输入:s = "hello"
输出:"holle"

示例 2:

输入:s = "leetcode"
输出:"leotcede"

 

提示:

  • 1 <= s.length <= 3 * 105
  • s可打印的 ASCII 字符组成