在这个问题中,我们需要重新排列给定字符串的字符,以获得有效的英文数字表示。第一种方法可以是找到字符串的所有排列,提取与数字相关的英文单词,并将它们转换为数字。
另一种解决该问题的方法是从每个单词中找到一个唯一的字符。在本教程中,我们将学习解决给定问题的两种方法。
问题陈述- 我们给出了一个包含小写字符且长度为N的字符串。该字符串以随机顺序包含了[0-9]数字的英文单词表示。我们需要从字符串中提取英文单词,将它们转换为数字,并按升序显示这些数字
示例例子
输入 – str = "zeoroenwot"
输出 – ‘012’
解释– 我们可以从给定的字符串中提取出'zero'、'one'和'two',然后按照数字的增序进行排序。
输入 – str = ‘zoertowxisesevn’
输出 – ‘0267’
Explanation – 我们可以从给定的字符串中提取出“zero”、“two”、“six”和“seven”。
方法一
在这种方法中,我们将使用next_permutation()方法来获取字符串的排列。然后,我们将从每个排列中提取与数字相关的英文单词,并跟踪从任何排列中提取的最大单词总数。根据这一点,我们将形成字符串。
算法
定义countOccurrences()函数,它接受字符串和单词作为参数。它用于计算给定字符串中特定单词的出现次数。
定义变量‘count’,并将其初始化为零。
使用while循环遍历字符串。如果我们在当前位置找到了该单词,则将'count'的值增加1,并将'pos'的值跳过单词的长度。
返回‘count’的值
convertToDigits() 函数用于将单词转换为数字
定义名为‘words’的向量,其中包含数字的英文表示。同时,定义‘max_digits’来存储字符串的任意排列中的最大单词数。此外,定义‘digit_freq’映射来存储当我们可以从任意排列中提取最大单词时,每个数字的频率。
使用sort()方法对给定的字符串进行排序。
使用 next_permutations() 方法与 do-while() 循环。在循环中,使用另一个循环来迭代单词向量。
计算当前排列中每个单词的出现次数,并根据此更新'word_freq'映射。同时,将结果值添加到'cnt'变量中。
如果‘cnt’的值大于‘max_digits’,则更新‘max_digits’和‘digit_frequancy’的值。
遍历“digit_freq”映射并将数字转换为字符串。
示例
#include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <map> #include <algorithm> using namespace std; // function to count the total number of occurrences of a word in a string int countOccurrences(const string &text, const string &word){ int count = 0; size_t pos = 0; while ((pos = text.find(word, pos)) != std::string::npos){ count++; pos += word.length(); } return count; } string convertToDigits(string str){ // defining the words vector vector<string> words = {"zero", "one", "two", "three", "four", "five", "six", "seven", "eight", "nine"}; int max_digits = 0; map<int, int> digit_freq; // Traverse the permutations vector sort(str.begin(), str.end()); // Sort the string in non-decreasing order do{ string temp = str; int cnt = 0; map<int, int> word_freq; // Traverse the words vector for (int j = 0; j < words.size(); j++){ string temp_word = words[j]; // finding the number of occurrences of the word in the permutation int total_temp_words = countOccurrences(temp, temp_word); // storing the number of occurrences of the word in the map word_freq[j] = total_temp_words; cnt += total_temp_words; } // If the total number of digits in the permutation is greater than the max_digits, update the max_digits and digit_freq if (cnt > max_digits){ max_digits = cnt; digit_freq = word_freq; } } while (next_permutation(str.begin(), str.end())); string res = ""; // Traverse the digit_freq map for (auto it = digit_freq.begin(); it != digit_freq.end(); it++){ int digit = it->first; int freq = it->second; // Append the digit to the result string for (int i = 0; i < freq; i++){ res += to_string(digit); } } return res; } int main(){ string str = "zeoroenwot"; // Function Call cout << "The string after converting to digits and sorting them in non-decreasing order is " << convertToDigits(str); }
输出
The string after converting to digits and sorting them in non-decreasing order is 012
时间复杂度 - O(N*N!),因为我们需要找到所有的排列。
空间复杂度 - O(N),用于存储最终的字符串。
方法二
这种方法是上述方法的优化版本。在这里,我们将从每个单词中取一个唯一的字符,并根据这个字符从给定的字符串中找到确切的单词。
观察
我们在‘zero’中有‘z’个独特的。
我们在‘two’中有‘w’个唯一的。
我们在'four'中有'u'个独特的。
我们在‘六’中有‘x’个独特的。
我们在‘eight’中有‘gg’个独特的。
我们可以从“three”中提取出包含“h”的所有唯一单词,就像我们上面考虑的那样。
我们可以从“one”中取出唯一的“o”,因为我们已经考虑了所有包含“o”的单词。
我们可以从“five”中选择‘f’作为所有包含‘f’的单词,如上所述。
我们在“seven”中有‘v’个独特的。
我们可以从“nine”中取出‘i’作为我们上面考虑过的所有包含‘i’的单词。
算法
定义包含英语单词的'words'向量,并确保按照下面的示例顺序进行,因为我们已经相应地考虑了唯一的单词。同时,定义一个唯一字符的向量及其数字表示
统计每个字符的频率并将其存储在映射中。
遍历唯一字符的数组
如果地图中包含当前唯一的字符,则将其频率值存储在'cnt'变量中。
现在,遍历当前单词。在地图中将单词的每个字符的频率减少'cnt'。
在‘digits’向量中添加一个单词,重复‘cnt’次。
对数字字符串进行排序,并从函数中返回。
示例
#include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> #include <algorithm> using namespace std; string convertToDigits(string str){ // store the words corresponding to digits vector<string> words = { "zero", "two", "four", "six", "eight", "three", "one", "five", "seven", "nine" }; // store the unique characters of the words vector<char> unique_chars = {'z', 'w', 'u', 'x', 'g', 'h', 'o', 'f', 'v', 'i'}; // store the digits corresponding to the words vector<int> numeric = {0, 2, 4, 6, 8, 3, 1, 5, 7, 9}; // to store the answer vector<int> digits = {}; // unordered map to store the frequency of characters unordered_map<char, int> freq; // count the frequency of each character for (int i = 0; i < str.length(); i++){ freq[str[i]]++; } // Iterate over the unique characters for (int i = 0; i < unique_chars.size(); i++){ // store the count of the current unique character int cnt = 0; // If the current unique character is present, store its count. Otherwise, it will be 0. if (freq[unique_chars[i]] != 0) cnt = freq[unique_chars[i]]; // Iterate over the characters of the current word for (int j = 0; j < words[i].length(); j++){ // Reduce the frequency of the current character by cnt times in the map if (freq[words[i][j]] != 0) freq[words[i][j]] -= cnt; } // Push the current digit cnt times in the answer for (int j = 0; j < cnt; j++) digits.push_back(numeric[i]); } // sort the digits in non-decreasing order sort(digits.begin(), digits.end()); string finalStr = ""; // store the answer in a string for (int i = 0; i < digits.size(); i++) finalStr += to_string(digits[i]); return finalStr; } int main(){ string str = "zoertowxisesevn"; // Function Call cout << "The string after converting to digits and sorting them in non-decreasing order is " << convertToDigits(str); }
输出
The string after converting to digits and sorting them in non-decreasing order is 0267
时间复杂度 - O(N),其中N是字符串的长度。
空间复杂度 - O(N),用于存储最终的字符串。
以上是重新排列字符串的字符,以形成有效的英文数字表示形式的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

C 在现代世界中的应用广泛且重要。1)在游戏开发中,C 因其高性能和多态性被广泛使用,如UnrealEngine和Unity。2)在金融交易系统中,C 的低延迟和高吞吐量使其成为首选,适用于高频交易和实时数据分析。

C 中有四种常用的XML库:TinyXML-2、PugiXML、Xerces-C 和RapidXML。1.TinyXML-2适合资源有限的环境,轻量但功能有限。2.PugiXML快速且支持XPath查询,适用于复杂XML结构。3.Xerces-C 功能强大,支持DOM和SAX解析,适用于复杂处理。4.RapidXML专注于性能,解析速度极快,但不支持XPath查询。

C 通过第三方库(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )与XML交互。1)使用库解析XML文件,将其转换为C 可处理的数据结构。2)生成XML时,将C 数据结构转换为XML格式。3)在实际应用中,XML常用于配置文件和数据交换,提升开发效率。

C#和C 的主要区别在于语法、性能和应用场景。1)C#语法更简洁,支持垃圾回收,适用于.NET框架开发。2)C 性能更高,需手动管理内存,常用于系统编程和游戏开发。

C#和C 的历史与演变各有特色,未来前景也不同。1.C 由BjarneStroustrup在1983年发明,旨在将面向对象编程引入C语言,其演变历程包括多次标准化,如C 11引入auto关键字和lambda表达式,C 20引入概念和协程,未来将专注于性能和系统级编程。2.C#由微软在2000年发布,结合C 和Java的优点,其演变注重简洁性和生产力,如C#2.0引入泛型,C#5.0引入异步编程,未来将专注于开发者的生产力和云计算。

C#和C 的学习曲线和开发者体验有显着差异。 1)C#的学习曲线较平缓,适合快速开发和企业级应用。 2)C 的学习曲线较陡峭,适用于高性能和低级控制的场景。

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