力扣187. 重复的DNA序列——利用hash函数暴力求解

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题解: 利用hash函数去求计算子串的hash值,若子串第一次出现则将其加入到map集合中,再次出现时利用set则保存重复的子串,最后并输出

class Solution {
    public List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) {	//官网自带命名方式
        return finSubstr(s);			
    }
    static List finSubstr(String s){				//寻找子串
        // StringBuilder sb=new StringBuilder();
        Map<Long,Integer> map=new HashMap<>();			//存放子串及其对应的hash值
        Set<String> set=new HashSet<>();					//存放重复出现的子串
        ArrayList<String> list=new ArrayList();		//对set集合的拷贝,官网要求返回list集合
        
        for (int i = 0; i < s.length()-9; i++) {				//遍历字符串
     long chs_hash = strHash(s.substring(i, i + 10));  //计算子串的hash值,将其值作为map集合的键
            if (map.keySet().contains(chs_hash)){		//子串重复出现
                set.add(s.substring(i,i+10));			//set集合记录该重复子串,由于set集合的唯一性,所以重复出现的子串最多只会被添加一次
            }
             map.put(chs_hash,1);			//子串未重复出现,则将其添加到map集合中
        }
         //输出set集合到list中
        for (String s1 : set) {		//将set集合拷贝到 list 中
            list.add(s1);
        }
        return list;
    }

    static final long seed=31;				//定义一个种子, 可以是 31 或者 131 这样的质数
    static long strHash(String s){		//计算字符串的hash值
        long hash=0;			
        for (int i = 0; i <s.length(); i++) {
            hash=hash*seed+s.charAt(i);		
        }
	
        return hash%Long.MAX_VALUE;		// 取余,防止数据过大造成溢出
    }
### Java 实现 LeetCode 第 3 题:无重复字符的最长子串 以下是基于滑动窗口算法Java 解决方案,该方法通过维护一个动态窗口来高效解决问题。此解法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(min(m, n)),其中 m 是字符串中不同字符的数量。 #### 滑动窗口原理 滑动窗口的核心思想是利用两个指针 `left` 和 `right` 来表示当前正在考察的子串范围。当发现有重复字符时,移动左边界直到不再存在重复字符为止[^1]。 ```java public class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { if (s == null || s.length() == 0) return 0; int maxLength = 0; int left = 0; // 左边界初始位置 Map<Character, Integer> charIndexMap = new HashMap<>(); for (int right = 0; right < s.length(); right++) { // 右边界逐步扩展 char currentChar = s.charAt(right); if (charIndexMap.containsKey(currentChar) && charIndexMap.get(currentChar) >= left) { // 如果当前字符已经存在于哈希表中,则更新左边界到上一次出现的位置之后 left = charIndexMap.get(currentChar) + 1; } charIndexMap.put(currentChar, right); // 更新或记录当前字符及其索引 maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1); // 计算最大长度 } return maxLength; } } ``` 上述代码实现了以下逻辑: - 使用 `HashMap` 存储每个字符最近一次出现的索引。 - 当遇到重复字符时,调整左边界至之前重复字符的下一个位置。 - 动态计算并保存最大的无重复子串长度[^2]。 #### 测试案例 为了验证程序的有效性,可以运行如下测试: ```java public static void main(String[] args) { Solution sol = new Solution(); System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("abcabcbb")); // 输出: 3 ["abc"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("bbbbb")); // 输出: 1 ["b"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("pwwkew")); // 输出: 3 ["wke"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("")); // 输出: 0 [] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("au")); // 输出: 2 ["au"] } ``` 这些测试涵盖了多种情况,包括空字符串、全相同字符以及正常输入场景下的表现[^3]。 #### 复杂度分析 时间复杂度:O(n),因为每个字符最多被访问两次——一次由右指针遍历,另一次可能因左指针移动而重新评估。 空间复杂度:O(min(m, n)),取决于字符串中的唯一字符数量与总长度之间的较小者[^4]。 ---
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