程序员面试金典 17.5

最新推荐文章于 2022-09-17 10:47:14 发布

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本文介绍了一种高效算法，用于解决给定包含字母和数字的数组中，寻找包含相同个数的字母和数字的最长子数组的问题。通过计算每个位置上字母和数字的数量差，并利用哈希表记录首次出现的差值位置，可以避免O(n^3)的暴力枚举，实现O(n)的时间复杂度。

Letters and Numbers：给定一个包含字母和数字的数组，求包含相同个数字母和数字的最长子数组。

从数据量来看，O(n ^ 3)的算法肯定是超时了，所以肯定不能用暴力枚举的方法。我们可以算出在每个位置上字母和数字数量的差值，如果后面出现了同样的差值，则表示这两次差值之间的子数组满足题设条件。在从左到右的遍历过程中，保存差值第一次出现的位置，即可得到最长的子数组。根据差值的含义，设第一次差值为0的位置为-1。

class Solution {
public:
    vector<string> findLongestSubarray(vector<string>& arr) {
        unordered_map<int, int> FirstIndex;
        FirstIndex[0] = -1;
        int delta = 0, begin = 0, end = 0;
        for(size_t i = 0; i < arr.size(); i++)
        {
            if(isalpha(arr[i].front())) delta++;
            else delta--;
            auto iter = FirstIndex.find(delta);
            if(iter == FirstIndex.end()){
                FirstIndex[delta] = i;
            }
            else{
                if(end - begin < i - iter->second){
                    end = i + 1;
                    begin = iter->second + 1;
                }
            }
        }
        return vector<string>(arr.begin() + begin, arr.begin() + end);
    }
};