【面试经典 150 | 数组】文本左右对齐

news2024/12/23 23:40:07

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本专栏专注于分析与讲解【面试经典150】算法,两到三天更新一篇文章,欢迎催更……

专栏内容以分析题目为主,并附带一些对于本题涉及到的数据结构等内容进行回顾与总结,文章结构大致如下,部分内容会有增删:

  • Tag:介绍本题牵涉到的知识点、数据结构;
  • 题目来源:贴上题目的链接,方便大家查找题目并完成练习;
  • 题目解读:复述题目(确保自己真的理解题目意思),并强调一些题目重点信息;
  • 解题思路:介绍一些解题思路,每种解题思路包括思路讲解、实现代码以及复杂度分析;
  • 知识回忆:针对今天介绍的题目中的重点内容、数据结构进行回顾总结。

Tag

【数组】【字符串】【模拟】


题目来源

68. 文本左右对齐


解题思路

方法一:模拟

思路

根据题目中提示使用贪心算法,我们可以知道,对于每一行,我们首先需要确定最多可以放置多少个单词,这样根据 maxWidth 就可以确定该行的空格数,从而确定该行单词之间的空格数量。

根据题目中的填充空格的细节,我们可以分为以下三种情况进行讨论:

  • 当前行是最后一行:单词需要左对齐,并且单词之间只需要一个空格,剩下的空格填充在行末;
  • 当前行不是最后一行,且只有一个单词,在行末填充空格;
  • 当前行不是最后一行,且有多个单词:设当前行可以放置的单词数为 numWords,空格数为 numSpaces,我们需要将空格均匀分布在单词之间,则单词之间空格数至少有 a v g S p a c e s = ⌊ n u m S p a c e s n u m W o r d s − 1 ⌋ avgSpaces = \lfloor{\frac{numSpaces}{numWords - 1}}\rfloor avgSpaces=numWords1numSpaces。对于多出的空格 e x t r a S p a c e s = n u m S p a c e s m o d ( n u m W o r d s − 1 ) extraSpaces = numSpaces mod (numWords - 1) extraSpaces=numSpacesmod(numWords1),应填充在前 e x t r a S p a c e s extraSpaces extraSpaces 个单词之后。因此前 e x t r a S p a c e s extraSpaces extraSpaces 个单词之间填充 a v g S p a c e s + 1 avgSpaces + 1 avgSpaces+1 个空格,其余单词之间填充 avgSpaces 个空格。

代码

class Solution {
private:
    // 返回长度为 n 的由空格组成的字符串
    string blank(int n) {
        return string(n, ' ');
    }

    // 返回用 sep 拼接 [left, right) 范围内 words 组成的字符串
    string join(vector<string>& words, int left, int right, string sep) {
        string s = words[left];
        for (int i = left + 1; i < right; ++i) {
            s += sep + words[i];
        }
        return s;
    }
public:
    vector<string> fullJustify(vector<string>& words, int maxWidth) {
        vector<string> res;
        int right = 0, n = words.size();
        while (true) {
            int left = right;   // 当前行的第一个单词在 words 的位置 
            int sumLen = 0;

            // 循环确定当前行可以放多少个单词,注意单词之间至少有一个空格
            while (right < n && sumLen + words[right].length() + right - left <= maxWidth) {
                sumLen += words[right++].length();
            }

            // 当前行是最后一行:单词左对齐,且单词之间只有一个空格,在行末填充剩余空格
            if (right == n) {
                string s = join(words, left, n, " ");
                res.emplace_back(s + blank(maxWidth - s.length()));
                return res;
            }

            int numWords = right - left;
            int numSpaces = maxWidth - sumLen;

            // 当前行只有一个单词:单词左对齐,空格都放在末尾
            if (numWords == 1) {
                res.emplace_back(words[left] + blank(numSpaces));
                continue;
            }

            // 当前行不止一个单词
            int avgSpaces= numSpaces / (numWords - 1);
            int extraSpaces = numSpaces % (numWords - 1);
            string s1 = join(words, left, left + extraSpaces + 1, blank(avgSpaces + 1));
            string s2 = join(words, left + extraSpaces + 1, right, blank(avgSpaces));
            res.emplace_back(s1 + blank(avgSpaces) + s2);
        }
        return res;
    }
};

复杂度分析

时间复杂度: O ( m ) O(m) O(m) m m m 是数组 words 中所有字符串的长度之和。

空间复杂度: O ( m ) O(m) O(m)


写在最后

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