当前位置: 首页 > news >正文

【算法】滑动窗口—字符串的排列

        ”字符串的排列“难度为Medium:

        输入两个字符串 S 和 T,请你用算法判断 S 是否包含 T 的排列,也就是要判断 S 中是否存在一个子串 是 T 的一种全排列。

        比如输入 S = "helloworld",T = "oow",算法返回 True,因为 S 包含一个子串 "owo" 是 T 的排列。

        这明显是关于滑动窗口算法的题目,假设给你一个 S 和 一个 T,请问 S 中是否存在一个子串,包含 T 中所有字符且不包含其他字符? 

        直接套模板(看专栏)写代码:

package SlidingWindow;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// leetcode 014 字符串的排列
public class SP {

    public boolean checkInclusion(String s1, String s2) {
        Map<Character, Integer> need = new HashMap<>(); // 记录S1中字符出现次数
        Map<Character, Integer> window = new HashMap<>(); // 记录窗口中的相应字符的出现次数
        for (int i = 0; i < s1.length(); i++) {
            char key = s1.charAt(i);
            need.put(key, need.getOrDefault(key, 0) + 1);
        }
        int left = 0, right = 0, valid = 0; // valid 表示窗口中满足 need 条件的字符个数
        while (right < s2.length()) {
            // c 是将要移入窗口的字符
            char c = s2.charAt(right);
            // 右移窗口
            right++;
            // 进行窗口内数据的一系列更新
            if (need.containsKey(c)) {
                window.put(c, window.getOrDefault(c, 0) + 1);
                if (window.getOrDefault(c, 0).equals(need.getOrDefault(c, 0))) { // window[c] == need[c]
                    valid++;
                }
            }

            /*** debug 输出的位置***/
            System.out.println("window:(" + left + ", " + right + ")");
            /*********************/

            // 判断左侧窗口是否要收缩
            while (right - left >= s1.length()) { // window need shrink —窗口需要收缩
                // 在这里判断是否找到了合法的子串
                if (valid == need.size()) {
                    return true;
                }
                // d 是将要移出窗口的字符
                char d = s2.charAt(left);
                // 左移窗口
                left++;
                // 进行窗口内数据的一系列更新
                if (need.containsKey(d)) {
                    if (window.getOrDefault(d, 0).equals(need.getOrDefault(d, 0))) {
                        valid--;
                    }
                    window.put(d, window.getOrDefault(d, 0) - 1);
                }
            }
        }
        // 未找到符合条件的子串
        return false;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SP sp = new SP();
        boolean res = sp.checkInclusion("oow","helloworld");
        System.out.println(res);
    }

}

        这道题的解法代码基本上和最小覆盖子串的一样,只是基于之前的代码改变了两个地方:

        1.本题移动 left 缩小窗口的时机是窗口大小大于 s1.length() 时,因为各种排序的长度显然应该是一样的。

        2.当发现 valid == need.size() 时,说明窗口中的数据是一个合法的排列,所以立即返回 true。

        至于如何处理窗口的扩大和缩小,

相关文章:

  • QT多线程编程(基础概念以及示例)
  • 什么是CPU、GPU、NPU?(包懂+会)
  • 存储课程学习笔记5_iouring的练习(io_uring,rust_echo_bench,fio)
  • Docker上安装mysql
  • PXE服务
  • 【研赛论文】数学建模2024华为杯论文word/latex模板
  • DAY60Bellman_ford 算法
  • 关于C# 数据库访问 转为 C++ CLI 数据库访问
  • 身份实名认证-身份证实名认证-身份证实名-实名认证-身份证二要素-身份证实名认证-身份实名认证-身份证号码实名认证核验校验接口API
  • 人工智能与机器学习原理精解【19】
  • Spring4-IoC2-基于注解管理bean
  • 二次规划及其MATLAB实现
  • 需求导向的正则表达式
  • 【数据结构和算法实践-位运算-两数之积】
  • 【AWDP】 AWDP 赛制详解应对方法赛题实践 量大管饱
  • 面试题 Spring bean 循环依赖解决方案以及三级缓存讲解
  • 什么是 PHP? 为什么用 PHP? 谁在用 PHP?
  • C语言 | Leetcode C语言题解之第397题整数替换
  • node.js实现阿里云短信发送
  • 【字符串】AC自动机+dp
  • 金正恩观摩朝鲜人民军各兵种战术综合训练
  • 内塔尼亚胡:以军将在未来几天“全力进入”加沙
  • 李强会见巴西总统卢拉
  • 刘永明|在从普及到提高中发展新大众文艺
  • 央行等印发《关于金融支持广州南沙深化面向世界的粤港澳全面合作的意见》
  • 干部任职公示:陕西宁强、镇安两县县长拟进一步使用