91_解码方法

[[toc]] # 91. 解码方法

一条包含字母 A-Z 的消息通过以下映射进行了 编码 :

'A' -> "1"
'B' -> "2"
...
'Z' -> "26"

要 解码 已编码的消息,所有数字必须基于上述映射的方法,反向映射回字母(可能有多种方法)。例如,"11106" 可以映射为:

"AAJF" ,将消息分组为 (1 1 10 6) "KJF" ,将消息分组为 (11 10 6) 注意,消息不能分组为  (1 11 06) ,因为 "06" 不能映射为 "F" ,这是由于 "6" 和 "06" 在映射中并不等价。

给你一个只含数字的 非空 字符串 s ,请计算并返回 解码 方法的 总数 。

题目数据保证答案肯定是一个 32 位 的整数。

示例1:

输入:s = "12"
输出:2
解释:它可以解码为 "AB"(1 2)或者 "L"(12)。

输入:s = "226"
输出:3
解释:它可以解码为 "BZ" (2 26), "VF" (22 6), 或者 "BBF" (2 2 6) 。

思路:

我们设dp[i]表示s[0...i-1]的解码数量。 不难发现对于字符串s的某个位置i而言,我们只关心「位置i自己是否能独立形成一个字母」和「位置i能够与上一个位置[i-1]能否形成一个字母」, 不关心i-1之前的位置。

所以一共有两种情况: * s[i]本身作为一个字母 * s[i]s[i-1]结合起来为一个字母

状态转移方程为:

\[ dp[i]= \begin{cases} dp[i] + dp[i-1], & \text {s[i] >= '1' \&\& s[i] <= '9'} \\ dp[i] + dp[i-2], & \text{(s[i-2] == 1 || s[i-2] == 2) \&\& s[i-1] <= '6'} \end{cases} \]

时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(n)

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public:
int numDecodings(string s) {
int n = s.size();
if(n < 1)
return 0;
// dp[i] 表示 s[0..i-1] 的解码方式数量
vector<int> dp(n + 1);
// bace case
dp[0] = 1;
dp[1] = s[0] == '0' ? 0 : 1;

for(int i = 2; i <= n; i++) {
char c = s[i - 1], d = s[i - 2];
if('1' <= c && c <= '9') {
// 1. s[i] 本身可以作为一个字母
dp[i] += dp[i - 1];
}
if(d == '1' || d == '2' && c <= '6') {
// 2. s[i] 和 d[i - 1] 结合起来表示一个字母
dp[i] += dp[i - 2];
}
}
return dp[n];
}
};

空间优化:

根据上面情况,我们可以看出dp[i]只依赖dp[i-1]dp[i-2]两个状态。 因此我们可以使用滚动数组的思路来优化空间。

时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(1)

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public:
int numDecodings(string s) {
int n = s.size();
if(n < 1)
return 0;
int dp_i_2 = 0, dp_i_1 = 1, dp_i;
for(int i = 1; i <= n; i++) {
dp_i = 0;
if(s[i - 1] != '0') {
dp_i += dp_i_1;
}
if(i > 1 && s[i - 2] != '0' && ((s[i - 2] - '0') * 10 + (s[i - 1] - '0') <= 26)) {
dp_i += dp_i_2;
}
dp_i_2 = dp_i_1;
dp_i_1 = dp_i;
}
return dp_i;
}
};