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揭秘LeetCode 636:函数的独占时间
前端
2023-10-11 02:00:53
## 算法漫游:LeetCode 636的奥妙之处
踏上算法之旅,我们首先需要对LeetCode 636:函数的独占时间进行简要分析。题目要求我们计算每个函数的独占时间,即除去其他函数调用所花费的时间,仅考虑该函数本身的执行时间。这需要我们巧妙利用栈数据结构,将函数调用视为入栈操作,函数返回视为出栈操作,并通过递归思想将函数的独占时间计算出来。
## 栈与递归的默契配合
在解决LeetCode 636的过程中,栈与递归携手合作,发挥着至关重要的作用。
栈是一种先进后出的数据结构,非常适合模拟函数调用的过程。每当遇到函数调用时,我们将函数的编号压入栈中,表示该函数开始执行;每当遇到函数返回时,我们将栈顶元素弹出,表示该函数执行结束。
递归是一种解决问题的思路,通过将问题分解为更小的子问题,然后递归地解决这些子问题,最终得到问题的整体解决方案。在LeetCode 636中,我们将每个函数视为一个子问题,通过递归调用来计算每个子问题的独占时间,最终汇总得到所有函数的独占时间。
## 代码实现:清晰明了、高效简洁
有了清晰的思路和扎实的理论基础,我们就可以将算法付诸实践,用代码实现LeetCode 636的解决方案。
```python
def exclusiveTime(self, n: int, logs: List[str]) -> List[int]:
stack = []
res = [0] * n
prev = 0
for log in logs:
fn, typ, time = log.split(':')
fn, time = int(fn), int(time)
if typ == "start":
if stack:
res[stack[-1]] += time - prev
stack.append(fn)
prev = time
else:
res[stack.pop()] += time - prev + 1
prev = time + 1
return res
复杂度分析:时间与空间的博弈
在算法分析中,时间复杂度和空间复杂度是两个重要的衡量指标。
时间复杂度方面,由于算法需要遍历整个logs列表,并对每个函数调用进行处理,因此时间复杂度为O(n),其中n为logs列表的长度。
空间复杂度方面,算法需要使用栈来存储函数调用的信息,因此空间复杂度为O(n),其中n为函数调用的最大深度。
总结与展望:从LeetCode 636出发,探索算法世界
LeetCode 636:函数的独占时间是一道经典的算法题,涉及栈和递归的应用,具有一定的挑战性。通过对这道题的深入分析和代码实现,我们不仅可以掌握算法的解题思路和技巧,还可以锻炼我们的编程能力和算法思维。
算法世界浩瀚无垠,LeetCode 636只是其中的一颗璀璨星辰。希望通过对这道题的探索,你能对算法和编程产生浓厚的兴趣,并不断磨砺自己的技能,在算法的海洋中乘风破浪,勇往直前!
致谢
感谢您抽出时间阅读我的文章。希望您从中有所收获。如果您有任何问题或建议,请随时与我联系。我会尽我所能为您提供帮助。