[LeetCode] Subdomain Visit Count 子域名访问量统计
A website domain like "discuss.leetcode.com" consists of various subdomains. At the top level, we have "com", at the next level, we have "leetcode.com", and at the lowest level, "discuss.leetcode.com". When we visit a domain like "discuss.leetcode.com", we will also visit the parent domains "leetcode.com" and "com" implicitly.
Now, call a "count-paired domain" to be a count (representing the number of visits this domain received), followed by a space, followed by the address. An example of a count-paired domain might be "9001 discuss.leetcode.com".
We are given a list cpdomains
of count-paired domains. We would like a list of count-paired domains, (in the same format as the input, and in any order), that explicitly counts the number of visits to each subdomain.
Example 1:
Input:
["9001 discuss.leetcode.com"]
Output:
["9001 discuss.leetcode.com", "9001 leetcode.com", "9001 com"]
Explanation:
We only have one website domain: "discuss.leetcode.com". As discussed above, the subdomain "leetcode.com" and "com" will also be visited. So they will all be visited 9001 times.
Example 2:
Input:
["900 google.mail.com", "50 yahoo.com", "1 intel.mail.com", "5 wiki.org"]
Output:
["901 mail.com","50 yahoo.com","900 google.mail.com","5 wiki.org","5 org","1 intel.mail.com","951 com"]
Explanation:
We will visit "google.mail.com" 900 times, "yahoo.com" 50 times, "intel.mail.com" once and "wiki.org" 5 times. For the subdomains, we will visit "mail.com" 900 + 1 = 901 times, "com" 900 + 50 + 1 = 951 times, and "org" 5 times.
Notes:
- The length of
cpdomains
will not exceed100
. - The length of each domain name will not exceed
100
. - Each address will have either 1 or 2 "." characters.
- The input count in any count-paired domain will not exceed
10000
. - The answer output can be returned in any order.
这道题让我们统计子域名的访问量,所谓的子域名,就是一个完整的域名以点断开的,每个断开的地方到末尾之间的子字符串就是一个子域名,现在给了我们很多完整域名的访问量,让我们统计所有子域名的访问量,题目中给的例子很好的说明了问题。那么这种统计字符串出现个数的问题,我们应该不难想到需要用一个HashMap来建立字符串和其出现次数的映射。那么接下来要做的就是将每一个全域名提取出来,然后拆分成子域名。提取全域名操作不难,因为给的格式都是一样的,前面是数字,中间一个空格,后面是全域名。我们只需要找到空格的位置,前面的部分转为整型数cnt,后面的就是全域名了。取出全域名之后就要进行拆分成子域名了,我们可以进行遍历,每当找到小数点的位置时,将后面的子字符串的映射值增加cnt,以此类推直到拆完所有的子域名。注意之前的全域名的映射值别忘了也要加上cnt,最后的最后我们只要将HashMap中的映射对组成题目中要求返回的格式即可,参见代码如下:
解法一:
class Solution {
public:
vector<string> subdomainVisits(vector<string>& cpdomains) {
vector<string> res;
unordered_map<string, int> subdomainCnt;
for (string cpdomain : cpdomains) {
int spaceIdx = cpdomain.find(" ");
int cnt = stoi(cpdomain.substr(, spaceIdx));
string rem = cpdomain.substr(spaceIdx + );
for (int i = ; i < rem.size(); ++i) {
if (rem[i] == '.') {
subdomainCnt[rem.substr(i + )] += cnt;
}
}
subdomainCnt[rem] += cnt;
}
for (auto a : subdomainCnt) {
res.push_back(to_string(a.second) + " " + a.first);
}
return res;
}
};
下面这种解法和上面的基本相同,唯一改变的地方就是拆分子域名的时候,没用使用遍历的for循环,而是继续使用了find函数来查找下一个小数点的位置,参见代码如下:
解法二:
class Solution {
public:
vector<string> subdomainVisits(vector<string>& cpdomains) {
vector<string> res;
unordered_map<string, int> subdomainCnt;
for (string cpdomain : cpdomains) {
int spaceIdx = cpdomain.find(" ");
int cnt = stoi(cpdomain.substr(, spaceIdx));
while (spaceIdx != string::npos) {
subdomainCnt[cpdomain.substr(spaceIdx + )] += cnt;
spaceIdx = cpdomain.find('.', spaceIdx + );
}
}
for (auto a : subdomainCnt) {
res.push_back(to_string(a.second) + " " + a.first);
}
return res;
}
};
参考资料:
https://leetcode.com/problems/subdomain-visit-count/solution/
https://leetcode.com/problems/subdomain-visit-count/discuss/157942/C++-concise-solution
LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)
[LeetCode] Subdomain Visit Count 子域名访问量统计的更多相关文章
- LeetCode 811. Subdomain Visit Count (子域名访问计数)
题目标签:HashMap 题目给了我们一组域名,让我们把每一个域名,包括它的子域名,计数. 遍历每一个域名,取得它的计数,然后把它的所有子域名和它自己,存入hashmap,域名作为key,计数作为va ...
- Leetcode811.Subdomain Visit Count子域名访问计数
一个网站域名,如"discuss.leetcode.com",包含了多个子域名.作为顶级域名,常用的有"com",下一级则有"leetcode.com ...
- 811. Subdomain Visit Count - LeetCode
Question 811. Subdomain Visit Count Example 1: Input: ["9001 discuss.leetcode.com"] Output ...
- 【Leetcode_easy】811. Subdomain Visit Count
problem 811. Subdomain Visit Count solution: class Solution { public: vector<string> subdomain ...
- C#LeetCode刷题之#811-子域名访问计数(Subdomain Visit Count)
问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/3814 访问. 一个网站域名,如"discuss.lee ...
- [Swift]LeetCode811. 子域名访问计数 | Subdomain Visit Count
A website domain like "discuss.leetcode.com" consists of various subdomains. At the top le ...
- LeetCode 811 Subdomain Visit Count 解题报告
题目要求 A website domain like "discuss.leetcode.com" consists of various subdomains. At the t ...
- 【LeetCode】811. Subdomain Visit Count 解题报告(Python)
作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 字典统计次数 日期 题目地址:https://lee ...
- LeetCode算法题-Subdomain Visit Count(Java实现)
这是悦乐书的第320次更新,第341篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第189题(顺位题号是811).像"discuss.leetcode.com& ...
随机推荐
- Promise异步操作
Promise是es6中新增加的类(new Promise),目的为了管理JS中异步编程,也叫“Promise”设计模式 Promise用来解决异步问题.本身是同步的,只是用来管理异步编程的一种模式 ...
- SpringBoot系列: 所有配置属性和官方文档
Spring Boot 通用配置参数https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/common-application- ...
- SpringBoot系列: JdbcTemplate 快速入门
对于一些小的项目, 我们没有必要使用MyBatis/JPA/Hibernate等重量级技术, 直接使用Spring JDBC 即可, Spring JDBC 是对 jdbc的简单封装, 很容易掌握. ...
- jpa返回List<Map<String, Object>>相当于jdbctemplate的queryForlist
public class Test(){ @PersistenceContext(unitName = "manageFactory") protected EntityManag ...
- Java中谈尾递归--尾递归和垃圾回收的比较
一.首先我们讲讲递归 1.递归的本质是,某个方法中调用了自身,本质还是调用了一个方法,只是这个方法正好是自身而已 2.递归因为是在自身中调用自身,所以会带来以下三个显著特点: 1.调用的是同一个 ...
- 基于百度API+Flask实现网页版和图灵机器聊天
开发前准备 调用百度和图灵机器人相关的 参考链接:www.cnblogs.com/changtao/p/10596385.html 下载一个网页录音的js插件 链接:https://pan.baidu ...
- Android app中的so库和CPU架构
一.android目前有几种cpu架构? 早期的Android系统几乎只支持ARMv5的CPU架构,目前支持七种CPU架构:ARMv5,ARMv7 (从2010年起),x86 (从2011年起),MI ...
- 移动端调用电话、短信、唤起QQ和使用百度地图
H5能很方便地实现这些功能,都是一句代码搞定 调用电话 <a href="tel:12345678"> 短信 <a href='sms:12345678'> ...
- ES--08
71.内核原理探秘_最后优化写入流程实现海量磁盘文件合并(segment merge,optimize) 课程大纲 每秒一个segment file,文件过多,而且每次search都要搜索所有的seg ...
- OpenCV3编程入门读书笔记4-形态学滤波
一.腐蚀和膨胀 1.腐蚀和膨胀的主要功能 (1)消除噪声 (2)分割出独立的图像元素,在图像中连接相邻的元素 (3)寻找图像中的极大值或者极小值区域 (4)求出图像的梯度 2.膨胀(dilate) 膨 ...