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表达式得到期望结果的组成种数问题

表达式得到期望结果的组成种数问题

作者:Grey

原文地址:

博客园:表达式得到期望结果的组成种数问题

CSDN:表达式得到期望结果的组成种数问题

题目描述

给定一个只由 0(假)、1(真)、&(逻辑与)、|(逻辑或)、^(异或)五种字符组成的字符串 exp,再给定一个布尔值 desired。返回 exp 能有多少种组合方式,可以达到 desired 的结果。

例如:

exp ="1^0|0|1",desired = false 只有 1^((0|0)|1)1^(0|(0|1)) 的组合可以得到 false,返回 2;

exp ="1",desired = false,无组合可以得到 false,返回0。

题目链接见:牛客-表达式得到期望结果的组成种数

暴力解法

首先,我们可以做一次初步过滤,初步判断下 exp 的合法性,代码和注释如下:

    // 初步筛选一下exp串的合法性
    public static boolean errorFormat(char[] exp, int n) {
        if ((n & 1) == 0) {
            // 表达式不能为偶数个长度
            return true;
        }
        for (int i = 0; i < n; i += 2) {
            if (exp[i] != '1' && exp[i] != '0') {
                // 0,2,4,8...n-1位置上一定只能是 1 或者 0
                return true;
            }
        }
        for (int i = 1; i < n; i += 2) {
            if (exp[i] != '|' && exp[i] != '^' && exp[i] != '&') {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

定义递归函数

int p(char[] exp, int L, int R, boolean desired)

递归含义表示:exp 这个字符串,从 L 到 R 区间内,可以得到 desired 结果的组合数量是多少。

首先考虑 base case,即:只有一个字符的时候,此时 L == R

有如下三种情况:

if (L == R) {
    // 只有一个字符的时候,
    if (desired && exp[L] == '1') {
        return 1;
    } else if (!desired && exp[L] == '0') {
        return 1;
    } else {
        return 0;
    }
}     

接下来是普遍情况,分别枚举每个操作符可能在的位置的左右两侧的组合数量,然后做乘积即可,代码如下

        for (int i = L + 1; i < R; i++) {
            if (exp[i] == '&') {
                if (desired) {
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, true);
                } else {
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, false);
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, false);
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, true);
                }
            } else if (exp[i] == '|') {
                if (desired) {
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, false);
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, true);
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, true);
                } else {
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, false);
                }
            } else {
                // exp[i] == '^'
                if (desired) {
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, false);
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, true);
                } else {
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, false);
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, true);
                }
            }
        }

暴力解法的完整代码如下:

    public static int getDesiredNum(String exp, boolean desired) {
        char[] str = exp.toCharArray();
        int N = str.length;
        if (errorFormat(str, N)) {
            return 0;
        }
        return p(str, 0, N - 1, desired);
    }

    // 初步筛选一下exp串的合法性
    public static boolean errorFormat(char[] exp, int n) {
        if ((n & 1) == 0) {
            // 表达式不能为偶数个长度
            return true;
        }
        for (int i = 0; i < n; i += 2) {
            if (exp[i] != '1' && exp[i] != '0') {
                // 0,2,4,8...n-1位置上一定只能是 1 或者 0
                return true;
            }
        }
        for (int i = 1; i < n; i += 2) {
            if (exp[i] != '|' && exp[i] != '^' && exp[i] != '&') {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    public static int p(char[] exp, int L, int R, boolean desired) {
        if (L == R) {
            if (desired && exp[L] == '1') {
                return 1;
            } else if (!desired && exp[L] == '0') {
                return 1;
            } else {
                return 0;
            }
        }
        int res = 0;

        for (int i = L + 1; i < R; i++) {
            if (exp[i] == '&') {
                if (desired) {
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, true);
                } else {
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, false);
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, false);
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, true);
                }
            } else if (exp[i] == '|') {
                if (desired) {
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, false);
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, true);
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, true);
                } else {
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, false);
                }
            } else {
                // exp[i] == '^'
                if (desired) {
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, false);
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, true);
                } else {
                    res += p(exp, L, i - 1, false) * p(exp, i + 1, R, false);
                    res += p(exp, L, i - 1, true) * p(exp, i + 1, R, true);
                }
            }
        }
        return res;
    }

本题中,使用暴力递归解法已经可以 AC。

动态规划解法

上述暴力递归方法中,有三个可变参数 L , R 和 desired,我们可以定义两个二维数组

int[][] tMap = new int[N][N];
int[][] fMap = new int[N][N];

其中

tMap[i][j]表示 i 到 j 能组成 true 的数量是多少,即暴力递归中的p(exp,i,j,true)

fMap[i][j]表示 i 到 j 能组成 false 的数量是多少,即暴力递归中的p(exp,i,j,false)

这个二维数组的对角线下半区无用。

tMap[i][j]fMap[i][j] 的转移方程可以根据暴力递归方法来实现,完整代码如下:

    public static int getDesiredNum(String exp, boolean desired) {
        char[] str = exp.toCharArray();
        int N = str.length;
        if (errorFormat(str, N)) {
            return 0;
        }
        //tMap[i][j] 表示i到j能组成true的数量是多少,所以对角线下半区无用
        int[][] tMap = new int[N][N];
        //fMap[i][j] 表示i到j能组成false的数量是多少,所以对角线下半区无用
        int[][] fMap = new int[N][N];

        for (int i = 0; i < N; i += 2) {
            // 忽视符号位
            tMap[i][i] = str[i] == '1' ? 1 : 0;
            fMap[i][i] = str[i] == '0' ? 1 : 0;
        }
        for (int L = N - 3; L >= 0; L -= 2) {
            for (int R = L + 2; R < N; R += 2) {
                for (int i = L + 1; i < R; i += 2) {
                    if (str[i] == '&') {
                        tMap[L][R] += tMap[L][i - 1] * tMap[i + 1][R];
                        fMap[L][R] += tMap[L][i - 1] * fMap[i + 1][R];
                        fMap[L][R] += fMap[L][i - 1] * fMap[i + 1][R];
                        fMap[L][R] += fMap[L][i - 1] * tMap[i + 1][R];
                    } else if (str[i] == '|') {
                        tMap[L][R] += tMap[L][i - 1] * fMap[i + 1][R];
                        tMap[L][R] += tMap[L][i - 1] * tMap[i + 1][R];
                        tMap[L][R] += fMap[L][i - 1] * tMap[i + 1][R];
                        fMap[L][R] += fMap[L][i - 1] * fMap[i + 1][R];
                    } else {
                        tMap[L][R] += tMap[L][i - 1] * fMap[i + 1][R];
                        tMap[L][R] += fMap[L][i - 1] * tMap[i + 1][R];
                        fMap[L][R] += fMap[L][i - 1] * fMap[i + 1][R];
                        fMap[L][R] += tMap[L][i - 1] * tMap[i + 1][R];
                    }
                }
            }
        }
        return desired ? tMap[0][N - 1] : fMap[0][N - 1];
    }
    public static boolean errorFormat(char[] exp, int n) {
        if ((n & 1) == 0) {
            // 表达式不能为偶数个长度
            return true;
        }
        for (int i = 0; i < n; i += 2) {
            if (exp[i] != '1' && exp[i] != '0') {
                // 0,2,4,8...n-1位置上一定只能是 1 或者 0
                return true;
            }
        }
        for (int i = 1; i < n; i += 2) {
            if (exp[i] != '|' && exp[i] != '^' && exp[i] != '&') {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

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算法和数据结构笔记

posted @ 2022-10-24 22:09  Grey Zeng  阅读(265)  评论(0编辑  收藏  举报