Typescript 编码编年史：字符串压缩

问题陈述：

给定一个字符数组 char，使用以下算法对其进行压缩：

• 以空字符串 s 开头。
• 对于 chars 中的每组连续重复字符：
  • 如果组的长度为1，则将字符附加到s。
  • 否则，请附加字符，后跟组的长度。

压缩后的字符串 s 不应单独返回，而是存储在输入字符数组 chars 中。请注意，长度为 10 或更长的组将被拆分为 chars 中的多个字符。

修改完输入数组后，返回数组的新长度。

您必须编写一个仅使用恒定额外空间的算法。

示例1：

• 输入：chars = ["a","a","b","b","c","c","c"]
• 输出：返回6，输入数组的前6个字符应为：["a","2","b","2","c","3"]
• 解释：这些组是“aa”、“bb”和“ccc”。这会压缩为“a2b2c3”。

示例2：

• 输入：chars = ["a"]
• 输出：返回1，输入数组的第一个字符应该是：[“a”]
• 解释：唯一的组是“a”，由于它是单个字符，所以它保持未压缩状态。

示例3：

• 输入： chars = ["a","b","b","b","b","b","b","b","b","b","b ”,“b”,“b”]
• 输出：返回4，输入数组的前4个字符应为：["a","b","1","2"]
• 解释：这组是“a”和“bbbbbbbbbbbb”。这会压缩为“ab12”。

限制条件：

• 1
• chars[i] 是小写英文字母、大写英文字母、数字或符号。

初步思考过程：

为了解决这个问题，我们需要迭代数组，同时跟踪当前字符及其计数。当遇到新字符时，我们将当前字符及其计数（如果大于 1）添加到数组中。我们需要确保这样做能够满足空间复杂度要求。

基本解决方案（暴力）：

暴力解决方案涉及创建一个新数组来存储输入数组的压缩版本。这不节省空间，但可以帮助我们理解所涉及的步骤。

代码：

function compressBruteForce(chars: string[]): number {
    const n = chars.length;
    let compressed: string[] = [];
    let i = 0;

    while (i < n) {
        let char = chars[i];
        let count = 0;

        while (i < n && chars[i] === char) {
            i++;
            count++;
        }

        compressed.push(char);
        if (count > 1) {
            compressed.push(...count.toString().split(''));
        }
    }

    for (let j = 0; j < compressed.length; j++) {
        chars[j] = compressed[j];
    }

    return compressed.length;
}

时间复杂度分析：

• 时间复杂度： O(n)，其中 n 是数组的长度。我们遍历数组一次来计算字符，一次来写入结果。
• 空间复杂度： O(n)，因为我们为压缩数组使用额外的空间。

限制：

暴力解决方案空间利用率不高，并且不满足仅使用恒定额外空间的约束。

优化方案：

优化的解决方案涉及修改输入数组以存储压缩版本。我们使用两个指针：一个用于读取输入数组，一个用于写入压缩输出。

代码：

function compress(chars: string[]): number {
    let writeIndex = 0;
    let i = 0;

    while (i < chars.length) {
        let char = chars[i];
        let count = 0;

        // Count the number of consecutive repeating characters
        while (i < chars.length && chars[i] === char) {
            i++;
            count++;
        }

        // Write the character
        chars[writeIndex] = char;
        writeIndex++;

        // Write the count if greater than 1
        if (count > 1) {
            let countStr = count.toString();
            for (let j = 0; j < countStr.length; j++) {
                chars[writeIndex] = countStr[j];
                writeIndex++;
            }
        }
    }

    return writeIndex;
}

时间复杂度分析：

• 时间复杂度： O(n)，其中 n 是数组的长度。我们遍历数组一次来计算字符，一次来写入结果。
• 空间复杂度： O(1)，因为我们只为变量使用恒定量的额外空间。

基本解决方案的改进：

• 优化的解决方案通过修改输入数组将空间复杂度降低到 O(1)。

边缘情况和测试：

边缘情况：

1. 数组仅包含一个字符。
2. 数组不包含连续的重复字符。
3. 数组中包含大量连续的重复字符。

测试用例：

console.log(compressBruteForce(["a","a","b","b","c","c","c"])); // 6, ["a","2","b","2","c","3"]
console.log(compressBruteForce(["a"])); // 1, ["a"]
console.log(compressBruteForce(["a","b","b","b","b","b","b","b","b","b","b","b","b"])); // 4, ["a","b","1","2"]
console.log(compressBruteForce(["a","a","a","a","a","a","a","a","a","a"])); // 3, ["a","1","0"]
console.log(compressBruteForce(["a","b","c"])); // 3, ["a","b","c"]

console.log(compress(["a","a","b","b","c","c","c"])); // 6, ["a","2","b","2","c","3"]
console.log(compress(["a"])); // 1, ["a"]
console.log(compress(["a","b","b","b","b","b","b","b","b","b","b","b","b"])); // 4, ["a","b","1","2"]
console.log(compress(["a","a","a","a","a","a","a","a","a","a"])); // 3, ["a","1","0"]
console.log(compress(["a","b","c"])); // 3, ["a","b","c"]

一般解决问题的策略：

1. 理解问题：仔细阅读问题陈述，了解要求和约束。
2. 识别关键操作：确定所需的关键操作，例如计算连续字符和就地修改数组。
3. 优化效率：使用高效的算法和数据结构来最小化时间和空间复杂性。
4. 彻底测试：使用各种情况（包括边缘情况）测试解决方案，以确保正确性。

识别类似问题：

1. 字符串操作：

   • 需要根据具体情况修改字符串的问题。
   • 示例：从字符串中删除重复项。

2. 就地算法：

   • 需要在有限的额外空间内进行操作的问题。
   • 示例：从数组中删除元素而不需要额外空间。

结论：

• 使用暴力方法和优化的就地方法可以有效地解决压缩字符数组的问题。
• 理解问题并将其分解为可管理的部分至关重要。
• 使用高效的算法可确保解决方案对于大输入而言是最佳的。
• 使用各种边缘情况进行测试可确保稳健性。
• 认识问题的模式有助于将类似的解决方案应用于其他挑战。

通过练习这些问题和策略，您可以提高解决问题的能力，并为各种编码挑战做好更好的准备。

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