深度探索递归与栈的进阶题:解码字符串与设计停车场
2024-01-05 22:42:49
一、递归与栈:算法与数据结构的强大组合
在计算机科学领域,递归与栈可谓绝佳搭档,为解决各种编程难题提供了强有力的武器。
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递归: 顾名思义,就是函数调用自身。递归函数在解决某些问题时具有明显的优势,它能够将复杂的问题分解成更小的子问题,然后逐层解决这些子问题,最终得到问题的整体解决方案。
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栈: 是一种遵循“后进先出”(Last-In-First-Out,LIFO)原则的数据结构。数据项以相反的顺序进出栈,就像日常生活中使用的弹簧一样。栈在各种算法和数据处理应用中发挥着至关重要的作用。
当递归与栈强强联手时,便能产生令人惊叹的效果。在本文中,我们将使用递归与栈来解决两道极具挑战性的算法题,带你领略这种组合的魅力。
二、解码字符串:揭开神秘字符的真容
问题
给你一个字符串 s
,它包含数字和字母。数字代表着字符串重复的次数,而字母则代表着要重复的子字符串。例如,"3[a]2[bc]"
表示 "aaaabcbc"
。
你的任务是解码这个字符串,返回解码后的结果。
示例:
输入:s = "3[a]2[bc]"
输出:"aaabcbc"
输入:s = "3[a2[c]]"
输出:"accaccacc"
输入:s = "2[abc]3[cd]ef"
输出:"abcabccdcdcdef"
算法解析:
解码字符串的问题可以用递归的思想来解决。我们可以将字符串从左到右扫描,遇到数字时,将其记录下来,同时使用栈来存储当前的子字符串。遇到字母时,将其添加到栈中。当遇到右括号时,我们将栈顶的子字符串弹出,然后根据数字对其进行重复,最后将重复后的字符串添加到栈中。
以下是详细的算法步骤:
- 使用栈
stack
来存储当前的子字符串。 - 使用变量
num
来记录当前数字。 - 从左到右扫描字符串
s
。 - 如果遇到数字,则将其添加到变量
num
中。 - 如果遇到字母,则将其添加到栈
stack
中。 - 如果遇到左括号,则将变量
num
和栈stack
的状态保存起来。 - 如果遇到右括号,则将栈顶的子字符串弹出,然后根据变量
num
对其进行重复,最后将重复后的字符串添加到栈stack
中。 - 重复步骤 4 到 7,直到扫描完整个字符串
s
。 - 最后,将栈
stack
中的子字符串连接起来,返回解码后的结果。
代码实现:
def decodeString(s):
stack = []
num = 0
res = ""
for char in s:
if char.isdigit():
num = num * 10 + int(char)
elif char == "[":
stack.append(res)
stack.append(num)
res = ""
num = 0
elif char == "]":
repeat_num = stack.pop()
res = stack.pop() + res * repeat_num
else:
res += char
return res
三、设计停车场:模拟现实世界的停车场景
问题:
假设你有一个停车场,它有若干个停车位。每个停车位都有一个编号,并且只能停放一辆车。
你有一组停车记录,每条记录包含以下信息:
- 车牌号
- 进入停车场的时间
- 离开停车场的时间
你的任务是根据这些停车记录,计算每个停车位的总停放时间。
示例:
输入:parkingRecords = [
["1", "13:00", "13:30"],
["2", "13:35", "14:30"],
["3", "14:05", "14:20"],
["1", "14:35", "15:30"],
["2", "15:15", "16:00"]
]
输出:[90, 115, 15]
算法解析:
设计停车场的问题可以用栈来解决。我们可以将每个停车位看成一个栈,停车记录中的进入时间和离开时间分别对应着入栈和出栈操作。
为了计算每个停车位的总停放时间,我们需要维护一个哈希表 parking_time
,其中键是停车位的编号,值是该停车位的总停放时间。
以下是详细的算法步骤:
- 创建一个哈希表
parking_time
来存储每个停车位的总停放时间。 - 创建一个栈
stack
来模拟停车场。 - 从左到右扫描停车记录。
- 如果当前记录是入栈操作,则将车牌号添加到栈
stack
中。 - 如果当前记录是出栈操作,则将车牌号从栈
stack
中弹出,并将该车牌号对应的停车时间添加到哈希表parking_time
中。 - 重复步骤 4 和 5,直到扫描完所有的停车记录。
- 最后,返回哈希表
parking_time
中的值,即每个停车位的总停放时间。
代码实现:
def calculateParkingTime(parkingRecords):
parking_time = {}
stack = []
for record in parkingRecords:
car_number, entry_time, exit_time = record
if entry_time not in parking_time:
parking_time[entry_time] = 0
if exit_time not in parking_time:
parking_time[exit_time] = 0
stack.append((car_number, entry_time, exit_time))
while stack:
car_number, entry_time, exit_time = stack.pop()
parking_time[entry_time] += int(exit_time) - int(entry_time)
return list(parking_time.values())
结语:
在本文中,我们深入探讨了递归与栈的应用,并通过两道极具挑战性的算法题展现了它们的强大威力。通过循序渐进的解析,我们领略了递归与栈的奥妙之处,同时增强了解决复杂编程问题的思维能力。希望这些知识能够对您有所帮助,在未来的编程实践中发挥作用。