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题目:罗马数字转整数
题目来源: https://leetcode-cn.com/problems/roman-to-integer/
罗马数字包含以下七种字符: I, V, X, L,C,D 和 M。
字符 数值 I 1 V 5 X 10 L 50 C 100 D 500 M 1000
例如, 罗马数字 2 写做 II ,即为两个并列的 1。12 写做 XII ,即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II 。
通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例,例如 4 不写做 IIII,而是 IV。数字 1 在数字 5 的左边,所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值 4 。同样地,数字 9 表示为 IX。这个特殊的规则只适用于以下六种情况:
- I 可以放在 V (5) 和 X (10) 的左边,来表示 4 和 9。
- X 可以放在 L (50) 和 C (100) 的左边,来表示 40 和 90。
- C 可以放在 D (500) 和 M (1000) 的左边,来表示 400 和 900。
给定一个罗马数字,将其转换成整数。输入确保在 1 到 3999 的范围内。
示例 1:
输入: "III" 输出: 3
示例 2:
输入: "IV" 输出: 4
示例 3:
输入: "IX" 输出: 9
示例 4:
输入: "LVIII" 输出: 58 解释: L = 50, V= 5, III = 3.
示例 5:
输入: "MCMXCIV" 输出: 1994 解释: M = 1000, CM = 900, XC = 90, IV = 4.
解法
说实话,这道题我看到的时候,读了四五遍,愣是一点想法都没,只感觉要循环去解(这不是废话)。
思考了 5 分钟,愣是没想通,这时我深深的意识到自己并不是天才,这个词与我无关,还是乖乖去看答案吧。
果然,看了答案,立马就明白套路了。
我相信,我说了算法以后,哪怕一个刚接触编程的同学都能尝试着将这个算法写出来。
所以说,读懂题太特么重要了。
主要还是罗马数字我们平时接触的少,缺乏这方面的概念,至少我从小到大也就只在钟表表盘上见过罗马数字。
简单总结一下:
I,V,X,L,C,D,M IV=5-1=4 VI=5+1=6
最关键的一点,计算的时候从左往右算,右边的小,就把右边的数字加起来,右边的大,就把右边的数字减一下,最后一位加起来,结束。
我相信,如果把题目换成上面这句话,99% 的人都写的出来,下面开始放代码。
代码实现
public int romanToInt(String s) { // 定义返回结果 int sum = 0; int preNum = getValue(s.charAt(0)); for (int i = 1; i < s.length(); i++) { int num = getValue(s.charAt(i)); if (preNum < num) { sum -= preNum; } else { sum += preNum; } preNum = num; } sum += preNum; return sum; } private int getValue(char ch) { switch(ch) { case 'I': return 1; case 'V': return 5; case 'X': return 10; case 'L': return 50; case 'C': return 100; case 'D': return 500; case 'M': return 1000; default: return 0; } }
这个方法获取字母对应的数字是采用了遍历的方式,那么这里是不是可以优化一下,如果把这个对应关系放到 hash 表中,寻找的速度会不会更快?马上我又写了第二段代码做尝试。
public int romanToInt_1(String s) { Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(); map.put('I', 1); map.put('V', 5); map.put('X', 10); map.put('L', 50); map.put('C', 100); map.put('D', 500); map.put('M', 1000); // 定义返回结果 int sum = 0; int preNum = map.get(s.charAt(0)); for (int i = 1; i < s.length(); i++) { int num = map.get(s.charAt(i)); if (preNum < num) { sum -= preNum; } else { sum += preNum; } preNum = num; } sum += preNum; return sum; }
最终的结果有点失望,构建 hash 表占用了更多的内存,结果执行时间还比前面遍历的方式慢了 50% 。
这里我猜测是因为数据量小的原因,我们总共只往 hash 表中放了 7 个值,如果是放 700 个或者 7000 个值,hash 表的平均寻找速度肯定要比遍历来的快。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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