minimum-window-substring

本文详细解析了如何在字符串S中找到包含字符串T的所有字符的最短子串,通过两次遍历和使用map记录字符频率的方法,有效降低时间复杂度,实现高效查找。

题目:链接

解题思路:

链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/c466d480d20c4c7c9d322d12ca7955ac
来源:牛客网
主要思路是通过两次遍历找到所有可能的窗口(即从S中从start到end包含一个T),通过以下几个步骤实现:为了减少时间复杂度,用map记录T中所有字符出现的次数,使用count在S中寻找时计数,一旦找到一个T中的字符就count++,同时map中当前字符的次数减1,当count等于T的长度时,即找到了一个包含T的字符串,然后通过比较每个找到的字符串的长度,选择最短字符串,即为题中所求

public class Solution {
    public String minWindow(String S, String T) {
        if (S == null || S.length() < 1 || T == null || T.length() < 1) {
            return "";
        }
        int[] n = new int[128];
        for (char c : T.toCharArray()) {
            n[c]++;
        }
        int end = 0, begin = 0, d = Integer.MAX_VALUE, head = 0, cnt = T.length();
        while (end < S.length()) {
            if (n[S.charAt(end++)]-- > 0) {
                cnt--;
            }
            while (cnt == 0) {
                if (end - begin < d) {
                    d = end - (head = begin);
                }
                if (n[S.charAt(begin++)]++ == 0) {
                    cnt++;
                }
            }
        }
        return d == Integer.MAX_VALUE ? "" : S.substring(head, head + d);
    }
}

 

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
To solve this problem, we can use the sliding window approach again. Here's the algorithm: 1. Initialize two dictionaries: need and window. need stores the count of each character in t, and window stores the count of each character in the current window. 2. Initialize two pointers left and right to mark the current window, and two variables match and required to track the number of matched characters and the number of required characters respectively. 3. Initialize a variable min_len to a large value and a variable start to 0 to store the start index of the minimum window substring. 4. While the right pointer is less than the length of the string s: - If the character at s[right] is in need, add it to window and update match and required accordingly. - While all characters in need are included in window, update min_len and start accordingly, and remove the character at s[left] from window and update match and required accordingly. - Move the left pointer to the right. - Move the right pointer to the right. 5. Return the minimum window substring starting from index start and having length min_len, or the empty string if no such substring exists. Here's the Python code for the algorithm: ``` def min_window(s, t): need = {} for c in t: need[c] = need.get(c, 0) + 1 window = {} left = right = 0 match = 0 required = len(need) min_len = float('inf') start = 0 while right < len(s): if s[right] in need: window[s[right]] = window.get(s[right], 0) + 1 if window[s[right]] == need[s[right]]: match += 1 while match == required: if right - left + 1 < min_len: min_len = right - left + 1 start = left if s[left] in need: window[s[left]] -= 1 if window[s[left]] < need[s[left]]: match -= 1 left += 1 right += 1 return s[start:start+min_len] if min_len != float('inf') else "" ``` Example usage: ``` s = "ADOBECODEBANC" t = "ABC" print(min_window(s, t)) # Output: "BANC" ```
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