What is the main technique used in solving the "Check if Number Has Equal Digit Count and Digit Value" problem?

The main technique is using a hash table to count the frequency of digits in the string and then comparing the count with the value of each digit at the respective index.

How do you handle edge cases in this problem?

Edge cases, like strings with repeated digits or a single character, need to be handled by ensuring the correct counting of digits and comparing each index’s value accurately.

Can this problem be solved with brute force?

Yes, but using a hash table to store digit frequencies will give a more efficient solution with linear time complexity.

Why does the solution work for the problem "Check if Number Has Equal Digit Count and Digit Value"?

The solution works by creating a frequency map of digits, allowing quick lookups and comparisons between each index’s digit value and its count in the string.

What other algorithms or data structures could be used for this problem?

Aside from hash tables, one could use arrays or counters to count occurrences, but hash tables offer the most optimal and intuitive solution.

#2283

Easy

auto_awesome哈希·表·结合·string

LeetCode 题解工作台

判断一个数的数字计数是否等于数位的值

给你一个下标从 0 开始长度为 n 的字符串 num ，它只包含数字。如果对于每个 0 的下标 i ，都满足数位 i 在 num 中出现了 num[i] 次，那么请你返回 true ，否则返回 false 。示例 1：输入： num = "1210" 输出： true 解释： num[0] …

哈希表字符串计数

题目描述

给你一个下标从 0 开始长度为 n 的字符串 num ，它只包含数字。

如果对于每个 0 <= i < n 的下标 i ，都满足数位 i 在 num 中出现了 num[i]次，那么请你返回 true ，否则返回 false 。

示例 1：

输入：num = "1210"
输出：true
解释：
num[0] = '1' 。数字 0 在 num 中出现了一次。
num[1] = '2' 。数字 1 在 num 中出现了两次。
num[2] = '1' 。数字 2 在 num 中出现了一次。
num[3] = '0' 。数字 3 在 num 中出现了零次。
"1210" 满足题目要求条件，所以返回 true 。

示例 2：

输入：num = "030"
输出：false
解释：
num[0] = '0' 。数字 0 应该出现 0 次，但是在 num 中出现了两次。
num[1] = '3' 。数字 1 应该出现 3 次，但是在 num 中出现了零次。
num[2] = '0' 。数字 2 在 num 中出现了 0 次。
下标 0 和 1 都违反了题目要求，所以返回 false 。

提示：

n == num.length
1 <= n <= 10
num 只包含数字。

lightbulb

解题思路

方法一：计数 + 枚举

我们可以用一个长度为 $10$ 的数组 $\textit{cnt}$ 统计字符串 $\textit{num}$ 中每个数字出现的次数，然后再枚举字符串 $\textit{num}$ 中的每个数字，判断其出现的次数是否等于该数字本身。如果对于所有的数字都满足这个条件，那么返回 $\text{true}$ ，否则返回 $\text{false}$ 。

时间复杂度 $O(n)$ ，空间复杂度 $O(|\Sigma|)$ 。其中 $n$ 是字符串 $\textit{num}$ 的长度，而 $|\Sigma|$ 是数字的取值范围，即 $10$ 。

1

2

3

4

5

class Solution:
    def digitCount(self, num: str) -> bool:
        cnt = Counter(int(x) for x in num)
        return all(cnt[i] == int(x) for i, x in enumerate(num))

speed

复杂度分析

指标	值
时间	complexity is O(n) due to the need to iterate over the string and create the frequency map. Space complexity is O(n) for the frequency map, where `n` is the length of the string `num`.
空间	Depends on the final approach

psychology

面试官常问的追问

外企场景

question_mark
Look for understanding of hash table usage to track digit frequencies.
question_mark
Check if the candidate can identify potential edge cases and handle them correctly.
question_mark
Verify the candidate's ability to optimize solutions by recognizing that this problem can be solved in linear time.

warning

常见陷阱

外企场景

error
Forgetting to correctly count the digits in `num` can lead to wrong answers.
error
Confusing the digit's value with its index in the string.
error
Not handling edge cases where digits might repeat or be absent.

swap_horiz

进阶变体

外企场景

arrow_right_alt
Consider larger numbers where the string length exceeds 10.
arrow_right_alt
Explore how to handle larger digit ranges with more efficient counting techniques.
arrow_right_alt
What would happen if the input was allowed to be an arbitrary large number, and how would the approach change?

help

常见问题

外企场景

继续练习

#2284 最多单词数的发件人 #2287 重排字符形成目标字符串 #2351 第一个出现两次的字母