leetcode - 串联所有单词的子串 - 最小覆盖子串 - x 的平方根

I30. 串联所有单词的子串 - 力扣(LeetCode)

给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words words 中所有字符串 长度相同

 s 中的 串联子串 是指一个包含  words 中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。

  • 例如,如果 words = ["ab","cd","ef"], 那么 "abcdef", "abefcd""cdabef", "cdefab""efabcd", 和 "efcdab" 都是串联子串。 "acdbef" 不是串联子串,因为他不是任何 words 排列的连接。

返回所有串联子串在 s 中的开始索引。你可以以 任意顺序 返回答案。

示例 1:输入:s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]
输出:[0,9]
解释:因为 words.length == 2 同时 words[i].length == 3,连接的子字符串的长度必须为 6。
子串 "barfoo" 开始位置是 0。它是 words 中以 ["bar","foo"] 顺序排列的连接。
子串 "foobar" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["foo","bar"] 顺序排列的连接。
输出顺序无关紧要。返回 [9,0] 也是可以的。
示例 2:输入:s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
输出:[]
解释:因为 words.length == 4 并且 words[i].length == 4,所以串联子串的长度必须为 16。
s 中没有子串长度为 16 并且等于 words 的任何顺序排列的连接。
所以我们返回一个空数组。
示例 3:输入:s = "barfoofoobarthefoobarman", words = ["bar","foo","the"]
输出:[6,9,12]
解释:因为 words.length == 3 并且 words[i].length == 3,所以串联子串的长度必须为 9。
子串 "foobarthe" 开始位置是 6。它是 words 中以 ["foo","bar","the"] 顺序排列的连接。
子串 "barthefoo" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["bar","the","foo"] 顺序排列的连接。
子串 "thefoobar" 开始位置是 12。它是 words 中以 ["the","foo","bar"] 顺序排列的连接。

这个题目就是 找到字符串中所有字母异位词 这个题目的升级版,具体可以看一下博客:
leetcode 刷题 - 最大连续1的个数 - 将 x 减到 0 的最小操作数 - 水果成篮 - 找到字符串中所有字母异位词-CSDN博客

其实就是把 找到字符串中所有字母异位词 这个题目 当中的 字符换成了 字符串。

所以,其实基本思想还是和 找到字符串中所有字母异位词 这个题目 一样的,只不过,hash表不能再用 数组来模拟了,要使用 hash容器。

而且,left 和 right 迭代器方式也不再是一步一步的向后移动了,而是一个子串的一个子串的移动。

而且,在这个题目当中,滑动窗口的 起始位置可能不是 从数组的最开始位置开始的,可能从 第二,第三··· 都有可能,但是,如果超过了 words 数组当中一个子串的 大小,那么后续就会是重复的。

所以,我们的滑动窗口,不能像 之前题目当中,只滑动一遍数组,而是要滑动 len 次数组(其实位置依次往后移一个字符),len就是words 当中子串的字符个数。

完整代码:

class Solution
{
public:vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words){vector<int> ret;unordered_map<string, int> hash1; // 保存 words ⾥⾯所有单词的频次for (auto& s : words) hash1[s]++;int len = words[0].size(), m = words.size();for (int i = 0; i < len; i++) // 执⾏ len 次{unordered_map<string, int> hash2; // 维护窗⼝内单词的频次for (int left = i, right = i, count = 0; right + len <= s.size();right += len){// 进窗⼝ + 维护 countstring in = s.substr(right, len);hash2[in]++;if (hash1.count(in) && hash2[in] <= hash1[in]) count++;// 判断if (right - left + 1 > len * m){// 出窗⼝ + 维护 countstring out = s.substr(left, len);if (hash1.count(out) && hash2[out] <= hash1[out]) count--;hash2[out]--;left += len;}// 更新结果if (count == m) ret.push_back(left);}}return ret;}
};

I76. 最小覆盖子串 - 力扣(LeetCode)

给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串,则返回空字符串 "" 。

注意:

  • 对于 t 中重复字符,我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。
  • 如果 s 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的答案。
示例 1:输入:s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
输出:"BANC"
解释:最小覆盖子串 "BANC" 包含来自字符串 t 的 'A'、'B' 和 'C'。
示例 2:输入:s = "a", t = "a"
输出:"a"
解释:整个字符串 s 是最小覆盖子串。
示例 3:输入: s = "a", t = "aa"
输出: ""
解释: t 中两个字符 'a' 均应包含在 s 的子串中,
因此没有符合条件的子字符串,返回空字符串。

 其实这个题目,和上述所说的两个题目是类似的,只不过在判断条件当中,上两个题目是 当 窗口不合法,然后出窗口,但是这个题目是 窗口合法,就更新结果,然后出窗口。

同样的,使用 left 和 right 两个指针,从开始来进行遍历,用两个 hash 表分别存储 s 和 t 两个字符串当中 各个 字符的数量。

right 依次向后走,把遍历的 每一个 s 当中的字符,记录在 自己 hash 表当中,也就是 hash 表当中计数器++。(进窗口)

当 right 向后迭代,窗口合法,就更新结果,然后 循环 left++,向后迭代,同样的,left 遍历的过的字符 来 出窗口,在 hash 的计数器--。一直left++ 到 窗口不合法。

判断两个 s 相对于 t 当中的在  t 当中在 s 当中存在的字符 的个数,要大于等于 t 当中对应字符的 数量,才称之为 s 当中的这个字符是 有效字符。

当有效字符 等于 t 当中字符种类数量,才认为 当前窗口合法。

判断 两个 hash 表 是否相等,可以使用上述 有效字符 的方式进行优化,具体就是:

我们可以用一个 count 记录 有效字符。什么是 有效字符呢?就是在我们所寻找的子串当中,有多少 种类 的字符,是和 目标字符是 一样的。如果有一个 种类 是一样的,count++。

所以,在 存储我们找出的子串当中 各个字符出现次数 的 hash 表当中,依旧按照 滑动窗口 当中的逻辑,进行 计数,只不过,如果是  和 目标字符 hash 当中有重复的,也就是当前的 计数器++ 的是 有效字符,那么就 count++。

当 count == 目标子串.size() 之时,采取更新结果,否则,当前找出的 这个子串 就不满足条件。
 

完整代码:

class Solution {
public:string minWindow(string s, string t) {char hash_s[128] = {0}; // 用于存储 s 字符串当中 各个字符出现的次数char hash_t[128] = {0}; // 用于存储 t 字符串当中 各个字符出现的次数//记录t字符种类数量 当前最小长度       当前最小程度的子串在 s 当中的起始位置int kinds = 0, minlen = INT_MAX, begin = -1;for(auto& e : t) if(hash_t[e]++ == 0) kinds++;for(int left = 0, right = 0, count = 0; right < s.size();right++){char right_str = s[right]; // 取出当前 right 指向的字符hash_s[right_str]++;       // 哈希表计数器++if(hash_s[right_str] == hash_t[right_str]) count++; // 如果在上述计数器++之后// 满足条件,count++// 如果当前 s 当中的有效字符 和 t 当中的 字符种类相等// 说明当前窗口 合法// 更新结果,循环一直 left++, 直到 窗口不再合法while(count == kinds){if(right - left + 1 < minlen){minlen = right - left + 1;begin = left;}char left_str = s[left++];// 取出当前 left 指向的字符,然后 left++if(hash_s[left_str] == hash_t[left_str]) count--; //如果left指向字符出窗口之后// 当前字符个数不在和t相比是// 大于等于 t 对应字符数量hash_s[left_str]--;}}if(begin == -1) return "";else return s.substr(begin, minlen); // 如果有结果,就切割字符串,然后返回}
};

I69. x 的平方根 - 力扣(LeetCode)

给你一个非负整数 x ,计算并返回 x 的 算术平方根 。

由于返回类型是整数,结果只保留 整数部分 ,小数部分将被 舍去 。

注意:不允许使用任何内置指数函数和算符,例如 pow(x, 0.5) 或者 x ** 0.5 。

示例 1:输入:x = 4
输出:2
示例 2:输入:x = 8
输出:2
解释:8 的算术平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。

 完整代码:
 

class Solution {
public:int mySqrt(int x) {if(x < 1) return 0; // 处理边界情况int left = 1, right = x;while(left < right){// 找到 left 和 right 的中间数值long long mid = left +  (right - left + 1) / 2; //  long long防止 mid * mid 溢出if(mid * mid <= x) left = mid;  // 刷新 左右区间else right = mid -1;}return left;}
};

I【模板】前缀和_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com)

描述

给你一个 n 行 m 列的矩阵 A ,下标从1开始。

接下来有 q 次查询,每次查询输入 4 个参数 x1 , y1 , x2 , y2

请输出以 (x1, y1) 为左上角 , (x2,y2) 为右下角的子矩阵的和,

输入描述:

第一行包含三个整数n,m,q.

接下来n行,每行m个整数,代表矩阵的元素

接下来q行,每行4个整数x1, y1, x2, y2,分别代表这次查询的参数

 

输出描述:

输出q行,每行表示查询结果。

示例1
输入:
3 4 3
1 2 3 4
3 2 1 0
1 5 7 8
1 1 2 2
1 1 3 3
1 2 3 4
复制
输出:
8
25
32

使用前缀和 -> 快速求出数组当中某一个连续区间的和

先要预处理出来一个前缀和数组(dp数组),dp[i] 元素存储的是 原数组当中从起始位置,到 i 位置 这个连续区间当中 元素之和

所以,在以后 寻找的过程当中,只需要以 下标对应 dp 当中存储的和,相减即可。比如 :给定区间 [1, 3] ,那么这个区间当中的和就等于 dp[3] - dp[1]

完整代码:

#include <iostream>
#include<vector>
using namespace std;int main() {int n,q;cin >> n >> q;vector<int> arr(n + 1);vector<long long> dp(n + 1, 0); // long long 防止溢出for(int i = 1;i <= n;i++) cin >> arr[i];for(int i = 1;i <= n;i++) dp[i] = dp[i - 1] + arr[i];int l , r;while(q--){cin >> l >> r;cout << dp[r] - dp[l - 1] << endl;}return 0;
}

I【模板】二维前缀和_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com)

描述

给你一个 n 行 m 列的矩阵 A ,下标从1开始。

接下来有 q 次查询,每次查询输入 4 个参数 x1 , y1 , x2 , y2

请输出以 (x1, y1) 为左上角 , (x2,y2) 为右下角的子矩阵的和,

输入描述:

第一行包含三个整数n,m,q.

接下来n行,每行m个整数,代表矩阵的元素

接下来q行,每行4个整数x1, y1, x2, y2,分别代表这次查询的参数

输出描述:

输出q行,每行表示查询结果。

示例1
输入:
3 4 3
1 2 3 4
3 2 1 0
1 5 7 8
1 1 2 2
1 1 3 3
1 2 3 4
复制
输出:
8
25
32

和上述一样,使用 前缀和 来解决上述的问题。

dp[i][j] 表示,从 [1,1] 位置到 [i,j] 位置,这段区间当中所有的元素的和。

但是,dp 这个二维数组不好求,如果我们直接遍历来一个一个求的话,时间复杂度很高。

所以,其实 dp[i][j] 其实就是 A + B + C + D,这四个之和。单独求 A 其实很好求,找到 i -1 和 j -1 ,位置,就可以求出 dp[i-1][j-1] 就是 A 的面积。

因为单独求 C 和 B 不好求。

 A + B + C + D = (A + B) + (A + C) + D - A

 上述 (A + B) 和 (A + C) 就可以求出。

 所以 : dp[ i ][ j ] = dp[ i-1 ][ j ] + dp[ i ][ j-1 ] + arr[ i ][ j ] +dp[ i-1 ][ j-1 ]  

所以:

完整代码:

#include <iostream>
#include<vector>
using namespace std;int main() {int n = 0, m = 0, q = 0;cin >> n >> m >> q;vector<vector<int>> arr(n + 1, vector<int>(m + 1));for(int i = 1; i <= n; i++)for(int j = 1; i <= m ;j++)cin >> arr[i][j];vector<vector<long long>> dp(n + 1, vector<long long>(m + 1));for(int i = 1; i <= n; i++)for(int j = 1; i <= m ;j++)dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] + arr[i][j] - dp[i - 1][j - 1];int x1 , y1 , x2 , y2;while(q--){cin >> x1 >> y1 >> x2 >> y2;cout << dp[x2][y2] - dp[x1 - 1][y2] - dp[x2][y1 - 1] + dp[x1 - 1][y1 - 1] << endl;}return 0;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/144637.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

当设计模式遇上万象:探秘适配器模式的神奇变身

文章目录 一、概念二、角色三种形式1. 类适配器对象适配器接口适配器 优缺点优点&#xff1a;缺点 一、概念 适配器模式&#xff08;Adapter Pattern)又叫做变压器模式&#xff0c;它的功能是将一个类的接口变成客户端所期待的另一种接口&#xff0c;从而使原本接口不匹配而无…

通过Python设置及读取PDF属性,轻松管理PDF文档

PDF文档属性是嵌入在PDF文档中的一些与文档有关的信息&#xff0c;如作者、制作软件、标题、主题等。PDF属性分为默认属性和自定义属性两种&#xff0c;其中默认属性是一些固定的文档信息&#xff0c;部分信息自动生成&#xff08;如文件大小、页数、页面大小等信息&#xff09…

基于Qt 多线程(继承 QObject 的线程)

​ 继承 QThread 类是创建线程的一种方法,另一种就是继承QObject 类。继承 QObject 类更加灵活。它通过 QObject::moveToThread()方法,将一个 QObeject的类转移到一个线程里执行。恩,不理解的话,我们下面也画个图捋一下。 通过上面的图不难理解,首先我们写一个类继承 QObj…

单脉冲测角-和差比幅法

和差比幅法单脉冲测角 单脉冲测角的类型阵列接收模型和差波束构造方法和差比幅测角仿真 单脉冲测角的类型 传统的单脉冲测向方法主要有3种&#xff0c;分别是半阵法、加权法和和差比幅法。其实这3种方法都需要形成和波束和差波束&#xff0c;只是波束形成的方法不同&#xff0…

CSS Form表单布局

效果图 <Tab IsCard"true"><TabItem Text"表单信息-DIV版本"><div class"row"><div class"col"><label for"field1">工程名称:</label><input class"form-control" type&…

SQL练习---619.出现一次的最大数字

题目 分析 首先确定表的来源只有一个表数字表&#xff0c;再者判断他是不是单一数字&#xff0c;&#xff08;想到的是直接按数字分组&#xff0c;通过count函数来判断是否为单一数子&#xff09;&#xff0c;然后求最大值。 题解 select Max(num) as num from MyNumbers wh…

爬虫项目(12):正则、多线程抓取腾讯动漫,Flask展示数据

文章目录 书籍推荐正则抓取腾讯动漫数据Flask展示数据 书籍推荐 如果你对Python网络爬虫感兴趣&#xff0c;强烈推荐你阅读《Python网络爬虫入门到实战》。这本书详细介绍了Python网络爬虫的基础知识和高级技巧&#xff0c;是每位爬虫开发者的必读之作。详细介绍见&#x1f44…

CSS花边001:无衬线字体和有衬线字体

CSS常用示例100专栏目录 本专栏记录的是经常使用的CSS示例与技巧&#xff0c;主要包含CSS布局&#xff0c;CSS特效&#xff0c;CSS花边信息三部分内容。其中CSS布局主要是列出一些常用的CSS布局信息点&#xff0c;CSS特效主要是一些动画示例&#xff0c;CSS花边是描述了一些CSS…

【算法总结】归并排序专题(刷题有感)

思考 一定要注意归并排序的含义&#xff0c;思考归并的意义。 主要分为两个步骤&#xff1a; 拆分 每次对半分(mid l r >> 1)输入&#xff1a;raw整块&#xff0c;输出&#xff1a;raw左块 raw右块 合并 每次都要对raw左块、 raw右块按照某种规则进行合并输入&#xf…

《变形监测与数据处理》笔记/期末复习资料(择期补充更新)

变形&#xff1a; 变形是物体在外来因素作用下产生的形状、大小及位置的变化&#xff08;随时间域和空间域的变化&#xff09;&#xff0c;它是自然界普遍存在的现象。 变形体&#xff1a; 一般包括工程建筑物、构筑物、大型机械设备以及其他自然和人工对象等。 变形体和变形…

手把手教你搭建属于自己的快递小程序

在数字化时代&#xff0c;小程序已经成为各行各业连接用户、提供服务、创造价值的重要工具。其中&#xff0c;快递寄件小程序因其实用性和广泛的需求&#xff0c;成为很多企业和开发者关注的焦点。本文将详细介绍如何快速创建快递寄件小程序&#xff0c;以及如何利用它实现盈利…

振南技术干货集:比萨斜塔要倒了,倾斜传感器快来!(1)

注解目录 1、倾斜传感器的那些基础干货 1.1 典型应用场景 &#xff08;危楼、边坡、古建筑都是对倾斜敏感的。&#xff09; 1.2 倾斜传感器的原理 1.2.1 滚珠式倾斜开关 1.2.2 加速度式倾斜传感器 1)直接输出倾角 2)加速度计算倾角 3)倾角精度的提高 &#xff08;如果…

MyBatis-Plus 系列

目录&#xff1a; 一、 Spring Boot 整合 MyBatis Plus 二、MyBatisPlus 多数据源配置 三、MybatisPlus —注解汇总 四、MyBatis Plus—CRUD 接口 五、MyBatis-Plus 条件构造器 六、MyBatis-Plus 代码生成器 MyBatis-Plus (opens new window)&#xff08;简称 MP&#xff09…

requests 在 Python 3.2 中使用 OAuth 导入失败的问题与解决方案

问题背景 在Python 3.2中&#xff0c;尝试使用Request的OAuth支持时&#xff0c;遇到了OAuth导入失败的问题。以下代码&#xff1a;import requests from requests.auth import OAuth1url https://api.twitter.com/1/account/settings.jsonqueryoauth OAuth1(client_key, cli…

#[量化投资-学习笔记018]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-正态分布与收益率

正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布、常态分布。通常用来描述随机变量的概率分布。 自然界的数据分布通常是符合正态分布规律的&#xff0c;比如说人的身高、体重。但是非自然界数据就不一定了。尤其是经过人为加工过的数据。 金融领域大量使用正态分布来计算收益率和…

《白帽子讲web安全》笔记

第八章 文件上传漏洞 文件上传漏洞是指用户上传了一个可执行的脚本文件&#xff0c;并通过此脚本文件获得了执行服务器端命令的能力 文件上传后导致的常见安全问题一般有&#xff1a; ❍ 上传文件是Web脚本语言&#xff0c;服务器的Web容器解释并执行了用户上传的脚本&#xf…

【Apache Doris】审计日志插件 | 快速体验

【Apache Doris】审计日志插件 | 快速体验 一、 环境信息1.1 硬件信息1.2 软件信息 二、 审计日志插件介绍三、 快速 体验3.1 AuditLoader 配置3.1.1 下载 Audit Loader 插件3.1.2 解压安装包3.1.3 修改 plugin.conf 3.2 创建库表3.3 初始化3.4 验证 一、 环境信息 1.1 硬件信…

鸿蒙4.0正式版升级机型

官网支持升级机型入口&#xff1a;HarmonyOS 4支持机型 | 华为官网 (huawei.com) 正式版 手机 HUAWEI P60 HUAWEI P60 Pro HUAWEI P60 Art HUAWEI Mate X3 HUAWEI Mate X3 典藏版 HUAWEI Mate 50 HUAWEI Mate 50 Pro HUAWEI Mate 50 RS 保时捷设计 HUAWEI Mate 50E …

vscode文件夹折叠问题

今天发现一个vscode的文件夹显示的问题&#xff0c;首先是这样的&#xff0c;就是我的文件夹里又一个子文件夹&#xff0c;子文件夹里有一些文件&#xff0c;但是我发现无法折叠起这个子文件夹&#xff0c;总是显示全部的文件&#xff0c;这让我备份很难&#xff0c;具体参考 h…