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一条包含字母 A-Z 的消息通过以下映射进行了 编码 ：
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
要 解码 已编码的消息，所有数字必须基于上述映射的方法，反向映射回字母（可能有多种方法）。例如，"11106" 可以映射为：
- "AAJF" ，将消息分组为 (1 1 10 6)
- "KJF" ，将消息分组为 (11 10 6)
注意，消息不能分组为 (1 11 06) ，因为 "06" 不能映射为 "F" ，这是由于 "6" 和 "06" 在映射中并不等价。 给你一个只含数字的 非空 字符串 s ，请计算并返回 解码 方法的 总数 。 题目数据保证答案肯定是一个 32 位 的整数。
示例 1：
输入：s = "12"
输出：2
解释：它可以解码为 "AB"（1 2）或者 "L"（12）。
示例 2：
输入：s = "226"
输出：3
解释：它可以解码为 "BZ" (2 26), "VF" (22 6), 或者 "BBF" (2 2 6) 。
示例 3：
输入：s = "0"
输出：0
解释：没有字符映射到以 0 开头的数字。
含有 0 的有效映射是 'J' -> "10" 和 'T'-> "20" 。
由于没有字符，因此没有有效的方法对此进行解码，因为所有数字都需要映射。
示例 4：
输入：s = "06"
输出：0
解释："06" 不能映射到 "F" ，因为字符串含有前导 0（"6" 和 "06" 在映射中并不等价）。
提示：
- 1 <= s.length <= 100
- s 只包含数字，并且可能包含前导零。
解题思路： 这其实是一道字符串类的动态规划题，不难发现对于字符串 s 的某个位置 i 而言，我们只关心「位置 i 自己能否形成独立 item 」和「位置 i 能够与上一位置（i-1）能否形成 item」，而不关心 i-1 之前的位置。
有了以上分析，我们可以从前往后处理字符串 s，使用一个数组记录以字符串 s 的每一位作为结尾的解码方案数。即定义 f[i]为考虑前 i 个字符的解码方案数。
对于字符串 s 的任意位置 i 而言，其存在三种情况：
- 只能由位置 i 的单独作为一个 item，设为 a，转移的前提是 a 的数值范围为 [1,9]，转移逻辑为 f[i] = f[i - 1]。
- 只能由位置 i 的与前一位置（i-1）共同作为一个 item，设为 b，转移的前提是 b 的数值范围为 [10,26]，转移逻辑为 f[i] = f[i - 2]。
- 位置 i 既能作为独立 item 也能与上一位置形成 item，转移逻辑为 f[i] = f[i - 1] + f[i - 2]。
因此，我们有如下转移方程： f[i]=f[i−1],1⩽a≤9 f[i]=f[i−2],10⩽b⩽26 f[i]=f[i−1]+f[i−2],1⩽a≤9,10⩽b⩽26 其他细节：由于题目存在前导零，而前导零属于无效 item。可以进行特判，但个人习惯往字符串头部追加空格作为哨兵，追加空格既可以避免讨论前导零，也能使下标从 1 开始，简化 f[i-1] 等负数下标的判断。
class Solution:
def numDecodings(self, s: str) -> int:
n = len(s)
s = ' ' + s
f = [0] * (n + 1)
f[0] = 1
for i in range(1,n + 1):
a = ord(s[i]) - ord('0')
b = ( ord(s[i - 1]) - ord('0') ) * 10 + ord(s[i]) - ord('0')
if 1 <= a <= 9:
f[i] = f[i - 1]
if 10 <= b <= 26:
f[i] += f[i - 2]
return f[n]时间复杂度：共有 n 个状态需要被转移。复杂度为 O(n)。 空间复杂度：O(n)。
#不难发现，我们转移 f[i] 时只依赖 f[i-1] 和 f[i-2] 两个状态。
#因此我们可以采用与「滚动数组」类似的思路，只创建长度为 3 的数组，通过取余的方式来复用不再需要的下标。
class Solution:
def numDecodings(self, s: str) -> int:
n = len(s)
s = ' ' + s
f = [0] * 3
f[0] = 1
for i in range(1,n + 1):
f[i % 3] = 0
a = ord(s[i]) - ord('0')
b = ( ord(s[i - 1]) - ord('0') ) * 10 + ord(s[i]) - ord('0')
if 1 <= a <= 9:
f[i % 3] = f[(i - 1) % 3]
if 10 <= b <= 26:
f[i % 3] += f[(i - 2) % 3]
return f[n % 3]
时间复杂度：共有 n 个状态需要被转移。复杂度为 O(n)。 空间复杂度：O(1)。