贪心 Leetcode 763 划分字母区间

划分字母区间

Leetcode 763

学习记录自代码随想录

给你一个字符串 s 。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一字母最多出现在一个片段中。
注意，划分结果需要满足：将所有划分结果按顺序连接，得到的字符串仍然是 s 。
返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。

示例 1：
输入：s = “ababcbacadefegdehijhklij”
输出：[9,7,8]
解释：
划分结果为 “ababcbaca”、“defegde”、“hijhklij” 。
每个字母最多出现在一个片段中。
像 “ababcbacadefegde”, “hijhklij” 这样的划分是错误的，因为划分的片段数较少。

示例 2：
输入：s = “eccbbbbdec”
输出：[10]

提示：
1 <= s.length <= 500
s 仅由小写英文字母组成

要点：1.遍历过程中寻找每个字母的边界值，若找到之前遍历字母的最大边界值则意味着找到分割点；
2.实际上将每个字母的左右区间找到后，就可将问题转化为区间问题；

方法一：
统计每一个字符最后出现的位置
从头遍历字符，并更新字符的最远出现下标，如果找到字符最远出现位置下标和当前下标相等了，则找到了分割点

class Solution {
public:
    vector<int> partitionLabels(string s) {
        int hash[26] = {0};
        vector<int> result;

        for(int i = 0; i < s.size(); i++){
            hash[s[i] - 'a'] = i;
        }

        int left = 0;
        int right = 0;
        for(int i = 0; i < s.size(); i++){
            right = max(right, hash[s[i] - 'a']);
            if(i == right){
                result.push_back(right-left+1);
                left = i + 1;
            }
        }
        return result;
    }
};

方法二：将每个字母的左右边界区间找到并存入一个二维数组中，之后对数组进行排序，之后对其遍历寻找区间分割点，即与无重叠区间思路相似

class Solution{
private:
    vector<vector<int>> countLabels(string s){
        vector<vector<int>> hash(26, vector<int>(2, INT_MIN));
        vector<vector<int>> result;

        for(int i = 0; i < s.size(); i++){
            if(hash[s[i]-'a'][0] == INT_MIN){
                hash[s[i]-'a'][0] = i;
            }
            hash[s[i]-'a'][1] = i;
        }

        for(int i = 0; i < hash.size(); i++){
            if(hash[i][0] != INT_MIN){
                result.push_back(hash[i]);
            }
        }

        return result;
    }

public:
    vector<int> partitionLabels(string s){
        vector<int> result;

        vector<vector<int>> hash = countLabels(s);
        if(hash.size() == 1) return {hash[0][1]+1};

        sort(hash.begin(), hash.end(), [](auto& a, auto& b){return a[0] < b[0];});
        int left = 0;
        int right = hash[0][1];
        for(int i = 1; i < hash.size(); i++){
            // if(hash[i][0] < hash[i-1][1]){
            //     hash[i][1] = max(hash[i][1], hash[i-1][1]);
            // }
            // if(hash[i][0] > hash[i-1][1]){
            if(hash[i][0] > right){
                result.push_back(right-left+1);
                left = hash[i][0];
            }
            right = max(right, hash[i][1]);
        }

        result.push_back(right-left+1);
        return result;
    }
};