
要點(diǎn):
(1)關(guān)鍵數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):hash-unordered_map,堆-priority_queue
(2) string 排序
我們一個字符串str,和一個整數(shù)k,讓我們對字符串str重新排序,使得其中相同的字符之間的距離不小于k。哈希表,堆。
(1)一個哈希表來建立字符和其出現(xiàn)次數(shù)之間的映射:
unordered_map<char, int>
(2)然后需要一個堆來保存這每一堆映射,按照出現(xiàn)次數(shù)來排序:
priority_queue<pair<int, char>
(3) 然后如果堆不為空我們就開始循環(huán),我們找出k和str長度之間的較小值,
(4) 然后從0遍歷到這個較小值,對于每個遍歷到的值,如果此時堆為空了,說明此位置沒法填入字符了,返回空字符串,否則我們從堆頂取出一對映射,
(5) 然后把字母加入結(jié)果res中,此時映射的個數(shù)減1,如果減1后的個數(shù)仍大于0,則我們將此映射加入臨時集合v中,同時str的個數(shù)len減1,遍歷完一次,我們把臨時集合中的映射對由加入堆中.
參見代碼如下:
class Solution {
public:
string rearrangeString(string str, int k) {
if (k == 0) return str;
string res;
int len = (int)str.size();
unordered_map<char, int> m;
priority_queue<pair<int, char>> q;
for (auto a : str) ++m[a];
for (auto it = m.begin(); it != m.end(); ++it) {
q.push({it->second, it->first});
}
while (!q.empty()) {
vector<pair<int, int>> v;
int cnt = min(k, len);
for (int i = 0; i < cnt; ++i) {
if (q.empty()) return "";
auto t = q.top(); q.pop();
res.push_back(t.second);
if (--t.first > 0) v.push_back(t);
--len;
}
for (auto a : v) q.push(a);
}
return res;
}
};
字符串排序sort(string)

根據(jù)題意進(jìn)行模擬,對每個字符串進(jìn)行排序作為 key,從而實(shí)現(xiàn)相同的「變位詞」對應(yīng)同一個 key,使用哈希表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可。
要點(diǎn):
關(guān)鍵數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):string, map
關(guān)鍵操作:
(1)string 排序,可以用sort(string.begin(), string.end() );
(2)hash map操作:以排序后的string 作為key, 排序前的string添加到vector<string>的數(shù)組中value;
(3)for 遍歷map;
vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
unordered_map<string,vector<string>> mp;
for(auto i : strs)
{
string s=i;
sort(s.begin(),s.end());
mp[s].push_back(i);
}
vector<vector<string>> res;
for(auto i:mp)
res.push_back(i.second);
return res;
}