『LeetCode』1598 文件夹操作日志搜集器

题目

1598. 文件夹操作日志搜集器

每当用户执行变更文件夹操作时，LeetCode 文件系统都会保存一条日志记录。

下面给出对变更操作的说明：

• "../" ：移动到当前文件夹的父文件夹。如果已经在主文件夹下，则 继续停留在当前文件夹 。
• "./" ：继续停留在当前文件夹。
• "x/" ：移动到名为 x 的子文件夹中。题目数据 保证总是存在文件夹 x 。

给你一个字符串列表 logs ，其中 logs[i] 是用户在 i^{th} 步执行的操作。

文件系统启动时位于主文件夹，然后执行 logs 中的操作。

执行完所有变更文件夹操作后，请你找出 返回主文件夹所需的最小步数 。

示例 1：

输入：logs = ["d1/","d2/","../","d21/","./"]
输出：2
解释：执行 "../" 操作变更文件夹 2 次，即可回到主文件夹

示例 2：

输入：logs = ["d1/","d2/","./","d3/","../","d31/"]
输出：3

示例 3：

输入：logs = ["d1/","../","../","../"]
输出：0

提示：

• 1 <= logs.length <= 10^{3}
• 2 <= logs[i].length <= 10
• logs[i] 包含小写英文字母，数字，'.' 和 '/'
• logs[i] 符合语句中描述的格式
• 文件夹名称由小写英文字母和数字组成

标签

栈, 数组, 字符串

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题解

【文件夹操作日志搜集器】简单模拟

模拟

记录当前目录深度即可

若最后返回具体目录，使用栈记录即可

# Code language: Python
class Solution:
    def minOperations(self, logs: List[str]) -> int:
        cur = 0
        for s in logs:
            if s == "../":
                cur = max(cur - 1, 0)
            elif s == './':
                continue
            else:
                cur += 1
        return cur

# Code language: Python
class Solution:
    def minOperations(self, logs: List[str]) -> int:
        cur = list()
        for s in logs:
            if s == "../":
                if cur:
                    cur.pop()
            elif s == './':
                continue
            else:
                cur.append(s)
        return len(cur)

// Code language: Java
class Solution {
    public int minOperations(String[] logs) {
        int depth = 0;
        String back = "../", stand = "./";
        for (String s: logs) {
            if (s.equals(back)) depth = Math.max(0, depth - 1);
            else if (s.equals(stand)) continue;
            else ++depth;
        }
        return depth;
    }
}

// Code language: C++
class Solution {
public:
    int minOperations(vector<string>& logs) {
        int depth = 0;
        string back = "../", stand = "./";
        for (string &s: logs) {
            if (s == back) depth = max(0, depth - 1);
            else if (s == stand) continue;
            else ++depth;
        }
        return depth;
    }
};

/* Code language: JavaScript */
/**
 * @param {string[]} logs
 * @return {number}
 */
var minOperations = function(logs) {
    let depth = 0;
    for (let s of logs) {
        if (s == "../") depth = Math.max(0, depth - 1);
        else if (s == "./") continue;
        else ++depth;
    }
    return depth;
};

• 时间复杂度: \(O(n)\)
• 空间复杂度: \(O(1)\)

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