博客
关于我
leetcode 58. Length of Last Word
阅读量:109 次
发布时间:2019-02-26

本文共 983 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

一 题目

Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string.

If the last word does not exist, return 0.

Note: A word is defined as a character sequence consists of non-space characters only.

Example:

Input: "Hello World"Output: 5

二 分析

easy 级别。求字符串包含空格分割后的最后一个子串的长度。

字符串的题目,这个我理解就是单纯的api使用,没啥算法了,从头遍历。有些边界case要注意,比如"a ",还有尾部没有空格" a"。

还有全是空格的“         ”。所以要trim()处理。这里使用了数组来处理。

public static int lengthOfLastWord(String s) {				if(s== null || s.length()==0){			return 0;		}		String[] arrays= s.split(" ");		        String str =arrays[arrays.length-1];                return str.length();    }

Runtime: 1 ms, faster than 46.94% of Java online submissions for Length of Last Word.

Memory Usage: 35.6 MB, less than 100.00% of Java online submissions forLength of Last Word.

看了下讨论区,还有大神一行代码直接算。用trim 之后总长度-最后一次“”的位置。

    public static int lengthOfLastWord(String s) {
     return s.trim().length()-s.trim().lastIndexOf(" ")-1;
    }

 

转载地址:http://srdy.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>