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.gitignore
vendored
1
.gitignore
vendored
@ -1 +0,0 @@
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**/.DS_Store
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@ -247,6 +247,24 @@ class Solution:
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||||
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||||
### Go:
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||||
```go
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||||
// 暴力法
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||||
// 时间复杂度 O(n^2)
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||||
// 空间复杂度 O(1)
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||||
func removeElement(nums []int, val int) int {
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||||
size := len(nums)
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||||
for i := 0; i < size; i ++ {
|
||||
if nums[i] == val {
|
||||
for j := i + 1; j < size; j ++ {
|
||||
nums[j - 1] = nums[j]
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||||
}
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||||
i --
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||||
size --
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return size
|
||||
}
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||||
```
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||||
```go
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||||
// 快慢指针法
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||||
// 时间复杂度 O(n)
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||||
@ -289,7 +307,6 @@ func removeElement(nums []int, val int) int {
|
||||
right--
|
||||
}
|
||||
}
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||||
fmt.Println(nums)
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||||
return left
|
||||
}
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```
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||||
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@ -440,6 +440,33 @@ class Solution {
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||||
}
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||||
```
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||||
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||||
双指针优化
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||||
```java
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||||
class Solution {
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||||
public int trap(int[] height) {
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||||
if (height.length <= 2) {
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||||
return 0;
|
||||
}
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||||
// 从两边向中间寻找最值
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||||
int maxLeft = height[0], maxRight = height[height.length - 1];
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||||
int l = 1, r = height.length - 2;
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||||
int res = 0;
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||||
while (l <= r) {
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||||
// 不确定上一轮是左边移动还是右边移动,所以两边都需更新最值
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||||
maxLeft = Math.max(maxLeft, height[l]);
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||||
maxRight = Math.max(maxRight, height[r]);
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||||
// 最值较小的一边所能装的水量已定,所以移动较小的一边。
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||||
if (maxLeft < maxRight) {
|
||||
res += maxLeft - height[l ++];
|
||||
} else {
|
||||
res += maxRight - height[r --];
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||||
}
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||||
}
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||||
return res;
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||||
}
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||||
}
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||||
```
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||||
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||||
单调栈法
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||||
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||||
```java
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@ -285,6 +285,24 @@ public:
|
||||
}
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||||
```
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||||
状态压缩
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||||
```java
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||||
class Solution {
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||||
public int uniquePaths(int m, int n) {
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||||
// 在二维dp数组中,当前值的计算只依赖正上方和正左方,因此可以压缩成一维数组。
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int[] dp = new int[n];
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||||
// 初始化,第一行只能从正左方跳过来,所以只有一条路径。
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||||
Arrays.fill(dp, 1);
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||||
for (int i = 1; i < m; i ++) {
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||||
// 第一列也只有一条路,不用迭代,所以从第二列开始
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||||
for (int j = 1; j < n; j ++) {
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||||
dp[j] += dp[j - 1]; // dp[j] = dp[j] (正上方)+ dp[j - 1] (正左方)
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||||
}
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||||
}
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||||
return dp[n - 1];
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||||
}
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||||
}
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```
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||||
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||||
### Python
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||||
递归
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@ -287,9 +287,6 @@ class Solution {
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||||
return dp[1];
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}
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||||
}
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||||
```
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||||
```Java
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||||
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||||
```
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||||
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||||
### Python:
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||||
|
@ -218,7 +218,7 @@ class Solution {
|
||||
```
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||||
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||||
### Python:
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||||
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||||
解法一:
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||||
```python
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||||
#时间复杂度:O(nlogk)
|
||||
#空间复杂度:O(n)
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||||
@ -246,6 +246,31 @@ class Solution:
|
||||
result[i] = heapq.heappop(pri_que)[1]
|
||||
return result
|
||||
```
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||||
解法二:
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||||
```python
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||||
class Solution:
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||||
def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
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||||
# 使用字典统计数字出现次数
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||||
time_dict = defaultdict(int)
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||||
for num in nums:
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time_dict[num] += 1
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# 更改字典,key为出现次数,value为相应的数字的集合
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||||
index_dict = defaultdict(list)
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||||
for key in time_dict:
|
||||
index_dict[time_dict[key]].append(key)
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||||
# 排序
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||||
key = list(index_dict.keys())
|
||||
key.sort()
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||||
result = []
|
||||
cnt = 0
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||||
# 获取前k项
|
||||
while key and cnt != k:
|
||||
result += index_dict[key[-1]]
|
||||
cnt += len(index_dict[key[-1]])
|
||||
key.pop()
|
||||
|
||||
return result[0: k]
|
||||
```
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||||
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||||
### Go:
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||||
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||||
|
@ -173,6 +173,63 @@ class Solution {
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
> 修改遍历顺序后,可以利用滚动数组,对dp数组进行压缩
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||||
```java
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class Solution {
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||||
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
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||||
// 修改遍历顺序,外圈遍历t,内圈遍历s。使得dp的推算只依赖正上方和左上方,方便压缩。
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||||
int[][] dp = new int[t.length() + 1][s.length() + 1];
|
||||
for (int i = 1; i < dp.length; i++) { // 遍历t字符串
|
||||
for (int j = 1; j < dp[i].length; j++) { // 遍历s字符串
|
||||
if (t.charAt(i - 1) == s.charAt(j - 1)) {
|
||||
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
|
||||
} else {
|
||||
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
System.out.println(Arrays.toString(dp[i]));
|
||||
}
|
||||
return dp[t.length()][s.length()] == s.length();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
> 状态压缩
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||||
```java
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||||
class Solution {
|
||||
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
|
||||
int[] dp = new int[s.length() + 1];
|
||||
for (int i = 0; i < t.length(); i ++) {
|
||||
// 需要使用上一轮的dp[j - 1],所以使用倒序遍历
|
||||
for (int j = dp.length - 1; j > 0; j --) {
|
||||
// i遍历的是t字符串,j遍历的是dp数组,dp数组的长度比s的大1,因此需要减1。
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||||
if (t.charAt(i) == s.charAt(j - 1)) {
|
||||
dp[j] = dp[j - 1] + 1;
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||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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||||
return dp[s.length()] == s.length();
|
||||
}
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||||
}
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||||
```
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||||
> 将dp定义为boolean类型,dp[i]直接表示s.substring(0, i)是否为t的子序列
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||||
```java
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||||
class Solution {
|
||||
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
|
||||
boolean[] dp = new boolean[s.length() + 1];
|
||||
// 表示 “” 是t的子序列
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||||
dp[0] = true;
|
||||
for (int i = 0; i < t.length(); i ++) {
|
||||
for (int j = dp.length - 1; j > 0; j --) {
|
||||
if (t.charAt(i) == s.charAt(j - 1)) {
|
||||
dp[j] = dp[j - 1];
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return dp[dp.length - 1];
|
||||
}
|
||||
}
|
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```
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||||
### Python:
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@ -186,7 +186,23 @@ public:
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||||
return res;
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}
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```
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||||
> 动态规划状态压缩
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```java
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class Solution {
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||||
public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
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||||
// 记录以 前一个元素结尾的最长连续递增序列的长度 和 以当前 结尾的......
|
||||
int beforeOneMaxLen = 1, currentMaxLen = 0;
|
||||
// res 赋最小值返回的最小值1
|
||||
int res = 1;
|
||||
for (int i = 1; i < nums.length; i ++) {
|
||||
currentMaxLen = nums[i] > nums[i - 1] ? beforeOneMaxLen + 1 : 1;
|
||||
beforeOneMaxLen = currentMaxLen;
|
||||
res = Math.max(res, currentMaxLen);
|
||||
}
|
||||
return res;
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
> 贪心法:
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||||
```Java
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||||
|
@ -244,6 +244,24 @@ class Solution {
|
||||
}
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||||
```
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||||
|
||||
```Java
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||||
// 状态压缩,使用三个变量来代替数组
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||||
class Solution {
|
||||
public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
|
||||
// 以下三个变量分别表示前两个台阶的最少费用、前一个的、当前的。
|
||||
int beforeTwoCost = 0, beforeOneCost = 0, currentCost = 0;
|
||||
// 前两个台阶不需要费用就能上到,因此从下标2开始;因为最后一个台阶需要跨越,所以需要遍历到cost.length
|
||||
for (int i = 2; i <= cost.length; i ++) {
|
||||
// 此处遍历的是cost[i - 1],不会越界
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||||
currentCost = Math.min(beforeOneCost + cost[i - 1], beforeTwoCost + cost[i - 2]);
|
||||
beforeTwoCost = beforeOneCost;
|
||||
beforeOneCost = currentCost;
|
||||
}
|
||||
return currentCost;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### Python
|
||||
|
||||
动态规划(版本一)
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||||
|
@ -146,17 +146,42 @@ for (int i = 0; i < a.size(); i++) {
|
||||
```java
|
||||
import java.util.Scanner;
|
||||
|
||||
class Main {
|
||||
public static void main(String[] args) {
|
||||
Scanner in = new Scanner(System.in);
|
||||
String s = in.nextLine();
|
||||
StringBuilder sb = new StringBuilder();
|
||||
public class Main {
|
||||
|
||||
public static String replaceNumber(String s) {
|
||||
int count = 0; // 统计数字的个数
|
||||
int sOldSize = s.length();
|
||||
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
|
||||
if (Character.isDigit(s.charAt(i))) {
|
||||
sb.append("number");
|
||||
}else sb.append(s.charAt(i));
|
||||
if(Character.isDigit(s.charAt(i))){
|
||||
count++;
|
||||
}
|
||||
System.out.println(sb);
|
||||
}
|
||||
// 扩充字符串s的大小,也就是每个空格替换成"number"之后的大小
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||||
char[] newS = new char[s.length() + count * 5];
|
||||
int sNewSize = newS.length;
|
||||
// 将旧字符串的内容填入新数组
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||||
System.arraycopy(s.toCharArray(), 0, newS, 0, sOldSize);
|
||||
// 从后先前将空格替换为"number"
|
||||
for (int i = sNewSize - 1, j = sOldSize - 1; j < i; j--, i--) {
|
||||
if (!Character.isDigit(newS[j])) {
|
||||
newS[i] = newS[j];
|
||||
} else {
|
||||
newS[i] = 'r';
|
||||
newS[i - 1] = 'e';
|
||||
newS[i - 2] = 'b';
|
||||
newS[i - 3] = 'm';
|
||||
newS[i - 4] = 'u';
|
||||
newS[i - 5] = 'n';
|
||||
i -= 5;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return new String(newS);
|
||||
};
|
||||
public static void main(String[] args) {
|
||||
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
|
||||
String s = scanner.next();
|
||||
System.out.println(replaceNumber(s));
|
||||
scanner.close();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
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