原文链接: https://leetcode-cn.com/problems/count-binary-substrings
英文原文
Give a binary string s
, return the number of non-empty substrings that have the same number of 0
's and 1
's, and all the 0
's and all the 1
's in these substrings are grouped consecutively.
Substrings that occur multiple times are counted the number of times they occur.
Example 1:
Input: s = "00110011" Output: 6 Explanation: There are 6 substrings that have equal number of consecutive 1's and 0's: "0011", "01", "1100", "10", "0011", and "01". Notice that some of these substrings repeat and are counted the number of times they occur. Also, "00110011" is not a valid substring because all the 0's (and 1's) are not grouped together.
Example 2:
Input: s = "10101" Output: 4 Explanation: There are 4 substrings: "10", "01", "10", "01" that have equal number of consecutive 1's and 0's.
Constraints:
1 <= s.length <= 105
s[i]
is either'0'
or'1'
.
中文题目
给定一个字符串 s
,计算具有相同数量 0 和 1 的非空(连续)子字符串的数量,并且这些子字符串中的所有 0 和所有 1 都是连续的。
重复出现的子串要计算它们出现的次数。
示例 1 :
输入: "00110011" 输出: 6 解释: 有6个子串具有相同数量的连续1和0:“0011”,“01”,“1100”,“10”,“0011” 和 “01”。 请注意,一些重复出现的子串要计算它们出现的次数。 另外,“00110011”不是有效的子串,因为所有的0(和1)没有组合在一起。
示例 2 :
输入: "10101" 输出: 4 解释: 有4个子串:“10”,“01”,“10”,“01”,它们具有相同数量的连续1和0。
提示:
s.length
在1到50,000之间。s
只包含“0”或“1”字符。
通过代码
高赞题解
方法一:按字符分组
思路与算法
我们可以将字符串 $s$ 按照 $0$ 和 $1$ 的连续段分组,存在 $\textit{counts}$ 数组中,例如 $s = 00111011$,可以得到这样的 $\textit{counts}$ 数组:$\textit{counts} = {2, 3, 1, 2}$。
这里 $\textit{counts}$ 数组中两个相邻的数一定代表的是两种不同的字符。假设 $\textit{counts}$ 数组中两个相邻的数字为 $u$ 或者 $v$,它们对应着 $u$ 个 $0$ 和 $v$ 个 $1$,或者 $u$ 个 $1$ 和 $v$ 个 $0$。它们能组成的满足条件的子串数目为 $\min { u, v }$,即一对相邻的数字对答案的贡献。
我们只要遍历所有相邻的数对,求它们的贡献总和,即可得到答案。
不难得到这样的实现:
class Solution {
public:
int countBinarySubstrings(string s) {
vector<int> counts;
int ptr = 0, n = s.size();
while (ptr < n) {
char c = s[ptr];
int count = 0;
while (ptr < n && s[ptr] == c) {
++ptr;
++count;
}
counts.push_back(count);
}
int ans = 0;
for (int i = 1; i < counts.size(); ++i) {
ans += min(counts[i], counts[i - 1]);
}
return ans;
}
};
class Solution {
public int countBinarySubstrings(String s) {
List<Integer> counts = new ArrayList<Integer>();
int ptr = 0, n = s.length();
while (ptr < n) {
char c = s.charAt(ptr);
int count = 0;
while (ptr < n && s.charAt(ptr) == c) {
++ptr;
++count;
}
counts.add(count);
}
int ans = 0;
for (int i = 1; i < counts.size(); ++i) {
ans += Math.min(counts.get(i), counts.get(i - 1));
}
return ans;
}
}
var countBinarySubstrings = function(s) {
const counts = [];
let ptr = 0, n = s.length;
while (ptr < n) {
const c = s.charAt(ptr);
let count = 0;
while (ptr < n && s.charAt(ptr) === c) {
++ptr;
++count;
}
counts.push(count);
}
let ans = 0;
for (let i = 1; i < counts.length; ++i) {
ans += Math.min(counts[i], counts[i - 1]);
}
return ans;
};
func countBinarySubstrings(s string) int {
counts := []int{}
ptr, n := 0, len(s)
for ptr < n {
c := s[ptr]
count := 0
for ptr < n && s[ptr] == c {
ptr++
count++
}
counts = append(counts, count)
}
ans := 0
for i := 1; i < len(counts); i++ {
ans += min(counts[i], counts[i-1])
}
return ans
}
func min(x, y int) int {
if x < y {
return x
}
return y
}
int countBinarySubstrings(char* s) {
int n = strlen(s);
int counts[n], counts_len = 0;
memset(counts, 0, sizeof(counts));
int ptr = 0;
while (ptr < n) {
char c = s[ptr];
int count = 0;
while (ptr < n && s[ptr] == c) {
++ptr;
++count;
}
counts[counts_len++] = count;
}
int ans = 0;
for (int i = 1; i < counts_len; ++i) {
ans += fmin(counts[i], counts[i - 1]);
}
return ans;
}
这个实现的时间复杂度和空间复杂度都是 $O(n)$。
对于某一个位置 $i$,其实我们只关心 $i - 1$ 位置的 $\textit{counts}$ 值是多少,所以可以用一个 $\textit{last}$ 变量来维护当前位置的前一个位置,这样可以省去一个 $\textit{counts}$ 数组的空间。
代码
class Solution {
public:
int countBinarySubstrings(string s) {
int ptr = 0, n = s.size(), last = 0, ans = 0;
while (ptr < n) {
char c = s[ptr];
int count = 0;
while (ptr < n && s[ptr] == c) {
++ptr;
++count;
}
ans += min(count, last);
last = count;
}
return ans;
}
};
class Solution {
public int countBinarySubstrings(String s) {
int ptr = 0, n = s.length(), last = 0, ans = 0;
while (ptr < n) {
char c = s.charAt(ptr);
int count = 0;
while (ptr < n && s.charAt(ptr) == c) {
++ptr;
++count;
}
ans += Math.min(count, last);
last = count;
}
return ans;
}
}
var countBinarySubstrings = function(s) {
let ptr = 0, n = s.length, last = 0, ans = 0;
while (ptr < n) {
const c = s.charAt(ptr);
let count = 0;
while (ptr < n && s.charAt(ptr) === c) {
++ptr;
++count;
}
ans += Math.min(count, last);
last = count;
}
return ans;
};
func countBinarySubstrings(s string) int {
var ptr, last, ans int
n := len(s)
for ptr < n {
c := s[ptr]
count := 0
for ptr < n && s[ptr] == c {
ptr++
count++
}
ans += min(count, last)
last = count
}
return ans
}
func min(x, y int) int {
if x < y {
return x
}
return y
}
int countBinarySubstrings(char* s) {
int ptr = 0, n = strlen(s), last = 0, ans = 0;
while (ptr < n) {
char c = s[ptr];
int count = 0;
while (ptr < n && s[ptr] == c) {
++ptr;
++count;
}
ans += fmin(count, last);
last = count;
}
return ans;
}
复杂度分析
- 时间复杂度:$O(n)$。
- 空间复杂度:$O(1)$。
统计信息
通过次数 | 提交次数 | AC比率 |
---|---|---|
54006 | 85290 | 63.3% |
提交历史
提交时间 | 提交结果 | 执行时间 | 内存消耗 | 语言 |
---|
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