Text Justification -- LeetCode
2015-08-09 15:09
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原标题链接: http://oj.leetcode.com/problems/text-justification/
这道题属于纯粹的字符串操作。要把一串单词安排成多行限定长度的字符串。主要难点在于空格的安排,首先每一个单词之间必须有空格隔开。而当当前行放不下很多其它的单词而且字符又不能填满长度L时。我们要把空格均匀的填充在单词之间。假设剩余的空格量刚好是间隔倍数那么就均匀分配就可以。否则还必须把多的一个空格放到前面的间隔里面。实现中我们维护一个count计数记录当前长度。超过之后我们计算共同的空格量以及多出一个的空格量,然后将当行字符串构造出来。最后一个细节就是最后一行不须要均匀分配空格。句尾留空就能够。所以要单独处理一下。时间上我们须要扫描单词一遍,然后在找到行尾的时候在扫描一遍当前行的单词,只是整体每一个单词不会被訪问超过两遍,所以整体时间复杂度是O(n)。而空间复杂度则是结果的大小(跟单词数量和长度有关,不能准确定义,假设知道最后行数r。则是O(r*L))。代码例如以下:
这道题属于纯粹的字符串操作。要把一串单词安排成多行限定长度的字符串。主要难点在于空格的安排,首先每一个单词之间必须有空格隔开。而当当前行放不下很多其它的单词而且字符又不能填满长度L时。我们要把空格均匀的填充在单词之间。假设剩余的空格量刚好是间隔倍数那么就均匀分配就可以。否则还必须把多的一个空格放到前面的间隔里面。实现中我们维护一个count计数记录当前长度。超过之后我们计算共同的空格量以及多出一个的空格量,然后将当行字符串构造出来。最后一个细节就是最后一行不须要均匀分配空格。句尾留空就能够。所以要单独处理一下。时间上我们须要扫描单词一遍,然后在找到行尾的时候在扫描一遍当前行的单词,只是整体每一个单词不会被訪问超过两遍,所以整体时间复杂度是O(n)。而空间复杂度则是结果的大小(跟单词数量和长度有关,不能准确定义,假设知道最后行数r。则是O(r*L))。代码例如以下:
public ArrayList<String> fullJustify(String[] words, int L) { ArrayList<String> res = new ArrayList<String>(); if(words==null || words.length==0) return res; int count = 0; int last = 0; for(int i=0;i<words.length;i++) { if(count+words[i].length()+(i-last)>L) { int spaceNum = 0; int extraNum = 0; if(i-last-1>0) { spaceNum = (L-count)/(i-last-1); extraNum = (L-count)%(i-last-1); } StringBuilder str = new StringBuilder(); for(int j=last;j<i;j++) { str.append(words[j]); if(j<i-1) { for(int k=0;k<spaceNum;k++) { str.append(" "); } if(extraNum>0) { str.append(" "); } extraNum--; } } for(int j=str.length();j<L;j++) { str.append(" "); } res.add(str.toString()); count=0; last=i; } count += words[i].length(); } StringBuilder str = new StringBuilder(); for(int i=last;i<words.length;i++) { str.append(words[i]); if(str.length()<L) str.append(" "); } for(int i=str.length();i<L;i++) { str.append(" "); } res.add(str.toString()); return res; }这道题属于那种文本编辑的子操作之类的题目,从算法思路上没有什么特别。不过还是相当多的实现细节,别easy在第一时间,你可能想练习几次哈。
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