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題目:羅馬數字轉整數
題目來源:https://leetcode-cn.com/problems/roman-to-integer/
羅馬數字包含以下七種字元: I, V, X, L,C,D 和 M。
字元 數值
I 1
V 5
X 10
L 50
C 100
D 500
M 1000
例如, 羅馬數字 2 寫做 II ,即為兩個並列的 1。12 寫做 XII ,即為 X + II 。 27 寫做 XXVII, 即為 XX + V + II 。
通常情況下,羅馬數字中小的數字在大的數字的右邊。但也存在特例,例如 4 不寫做 IIII,而是 IV。數字 1 在數字 5 的左邊,所表示的數等於大數 5 減小數 1 得到的數值 4 。同樣地,數字 9 表示為 IX。這個特殊的規則只適用於以下六種情況:
- I 可以放在 V (5) 和 X (10) 的左邊,來表示 4 和 9。
- X 可以放在 L (50) 和 C (100) 的左邊,來表示 40 和 90。
- C 可以放在 D (500) 和 M (1000) 的左邊,來表示 400 和 900。
給定一個羅馬數字,將其轉換成整數。輸入確保在 1 到 3999 的範圍內。
示例 1:
輸入: "III"
輸出: 3
示例 2:
輸入: "IV"
輸出: 4
示例 3:
輸入: "IX"
輸出: 9
示例 4:
輸入: "LVIII"
輸出: 58
解釋: L = 50, V= 5, III = 3.
示例 5:
輸入: "MCMXCIV"
輸出: 1994
解釋: M = 1000, CM = 900, XC = 90, IV = 4.
解法
說實話,這道題我看到的時候,讀了四五遍,愣是一點想法都沒,只感覺要迴圈去解(這不是廢話)。
思考了 5 分鐘,愣是沒想通,這時我深深的意識到自己並不是天才,這個詞與我無關,還是乖乖去看答案吧。
果然,看了答案,立馬就明白套路了。
我相信,我說了演算法以後,哪怕一個剛接觸程式設計的同學都能嘗試著將這個演算法寫出來。
所以說,讀懂題太特麼重要了。
主要還是羅馬數字我們平時接觸的少,缺乏這方面的概念,至少我從小到大也就只在鐘錶錶盤上見過羅馬數字。
簡單總結一下:
- 羅馬數字由
I,V,X,L,C,D,M
構成的。 - 當小值在大值的左邊,則減小值,如
IV=5-1=4
。 - 當小值在大值的右邊,則加小值,如
VI=5+1=6
。
最關鍵的一點,計算的時候從左往右算,右邊的小,就把右邊的數字加起來,右邊的大,就把右邊的數字減一下,最後一位加起來,結束。
我相信,如果把題目換成上面這句話,99% 的人都寫的出來,下面開始放程式碼。
程式碼實現
public int romanToInt(String s) {
// 定義返回結果
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;
}
}
這個方法獲取字母對應的數字是採用了遍歷的方式,那麼這裡是不是可以優化一下,如果把這個對應關係放到 hash 表中,尋找的速度會不會更快?馬上我又寫了第二段程式碼做嘗試。
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);
// 定義返回結果
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;
}
最終的結果有點失望,構建 hash 表佔用了更多的記憶體,結果執行時間還比前面遍歷的方式慢了 50% 。
這裡我猜測是因為資料量小的原因,我們總共只往 hash 表中放了 7 個值,如果是放 700 個或者 7000 個值,hash 表的平均尋找速度肯定要比遍歷來的快。