0394. 字符串解码
https://leetcode-cn.com/problems/decode-string/
给定一个经过编码的字符串，返回它解码后的字符串。
编码规则为: k[encoded_string]，表示其中方括号内部的 encoded_string 正好重复 k 次。注意 k 保证为正整数。
你可以认为输入字符串总是有效的；输入字符串中没有额外的空格，且输入的方括号总是符合格式要求的。
此外，你可以认为原始数据不包含数字，所有的数字只表示重复的次数 k ，例如不会出现像 3a 或 2[4] 的输入。
示例 1：
输入：s = "3[a]2[bc]"
输出："aaabcbc"
示例 2：
输入：s = "3[a2[c]]"
输出："accaccacc"
示例 3：
输入：s = "2[abc]3[cd]ef"
输出："abcabccdcdcdef"
示例 4：
输入：s = "abc3[cd]xyz"
输出："abccdcdcdxyz"
- 栈
- 括号匹配
题目要求将一个经过编码的字符解码并返回解码后的字符串。题目给定的条件是只有四种可能出现的字符
- 1.字母
- 2.数字
- 3.[
- 4.]
并且输入的方括号总是满足要求的（成对出现），数字只表示重复次数。
那么根据以上条件，可以看出其括号符合栈先进后出的特性以及递归的特质，稍后我们使用递归来解。
那么现在看一下迭代的解法。
我们可以利用 stack 来实现这个操作，遍历这个字符串 s，判断每一个字符的 类型：
- 如果是字母 --> 添加到 stack 当中
- 如果是数字 --> 先不着急添加到 stack 中 --> 因为有可能有多位
- 如果是 [ --> 说明重复字符串开始 --> 将数字入栈 --> 并且将数字清零
- 如果是 ] --> 说明重复字符串结束 --> 将重复字符串重复前一步储存的数字遍
拿题目给的例子
s = "3[a2[c]]" 来说：
在遇到
】 之前，我们不断执行压栈操作：
当遇到
】的时候，说明我们应该出栈了，不断出栈知道对应的【，这中间的就是 repeatStr。
但是要重复几次呢？ 我们需要继续出栈，直到非数字为止，这个数字我们记录为 repeatCount。
而最终的字符串就是 repeatCount 个 repeatStr 拼接的形式。 并将其看成一个字母压入栈中。
继续，后面的逻辑是一样的：
（最终图）
代码支持：Python
Python：
class Solution:
def decodeString(self, s: str) -> str:
stack = []
for c in s:
if c == ']':
repeatStr = ''
repeatCount = ''
while stack and stack[-1] != '[':
repeatStr = stack.pop() + repeatStr
# pop 掉 "["
stack.pop()
while stack and stack[-1].isnumeric():
repeatCount = stack.pop() + repeatCount
stack.append(repeatStr * int(repeatCount))
else:
stack.append(c)
return "".join(stack)
复杂度分析
- 时间复杂度：$O(N)$，其中 N 为解码后的 s 的长度。
- 空间复杂度：$O(N)$，其中 N 为解码后的 s 的长度。
递归的解法也是类似。由于递归的解法并不比迭代书写简单，以及递归我们将在第三节讲述。
主逻辑仍然和迭代一样。 只不过每次碰到左括号就进入递归，碰到右括号就跳出递归返回即可。
唯一需要注意的是，我这里使用了 start 指针跟踪当前遍历到的位置， 因此如果使用递归需要在递归返回后更新指针。
class Solution:
def decodeString(self, s: str) -> str:
def dfs(start):
repeat_str = repeat_count = ''
while start < len(s):
if s[start].isnumeric():
repeat_count += s[start]
elif s[start] == '[':
# 更新指针
start, t_str = dfs(start + 1)
# repeat_count 仅作用于 t_str，而不作用于当前的 repeat_str
repeat_str = repeat_str + t_str * int(repeat_count)
repeat_count = ''
elif s[start] == ']':
return start, repeat_str
else:
repeat_str += s[start]
start += 1
return repeat_str
return dfs(0)
复杂度分析
- 时间复杂度：$O(N)$，其中 N 为解码后的 s 的长度。
- 空间复杂度：$O(N)$，其中 N 为解码后的 s 的长度。
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