实现按字典顺序查找给定字符串的所有不同的非空子序列算法

最新推荐文章于 2025-12-09 19:50:25 发布
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本文介绍如何使用JavaScript的回溯法实现按字典顺序查找给定字符串的所有不同的非空子序列。详细阐述了代码实现过程，并提供测试案例，帮助读者理解该算法。

实现按字典顺序查找给定字符串的所有不同的非空子序列算法

在JavaScript中，我们可以使用回溯法来实现按字典顺序查找给定字符串的所有不同的非空子序列。下面是完整的代码实现：

function findSubsequences(s) {
   
   
  const result = [];
  backtrack(s, ''
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字典序问题-字符串去重后字典序最小的子序列
Briwisdom的博客
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题目给定一个全是小写字母的字符串str, 删除多余字符，使得每种字符只保留一个，并让最终结果的字符串的字典序最小举例str='acbc', 删掉第一个'c', 得到‘abc’，是所有结果字符串中字典序最小的。str='dbcacbca’, 删掉第一个‘b’, 'c', 第二个‘c’,'a', 得到‘dabc’是所有结果字符串中字典序最小的。题目理解：1)每种字符必须保留一个，2)使得保留字符串字典序最小，也就是多余的字符中删减先后顺序，以及开始位置选择的问题。解题思路：首先给所有字符进行词频统计；然后遍历.
2734. 执行子串操作后的字典序最小字符串
qq_35085273的博客
06-27 330
给你一个仅由小写英文字母组成的字符串s。在一步操作中，你可以完成以下行为：选择s的任一非空子字符串，可能是整个字符串，接着将字符串中的每一个字符替换为英文字母表中的前一个字符。例如，‘b’ 用 ‘a’ 替换，‘a’ 用 ‘z’ 替换。返回执行上述操作 恰好一次 后可以获得的 字典序最小 的字符串。子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。现有长度相同的两个字符串x和 字符串y，在满足的第一个位置i上，如果x[i]在字母表中先于y[i]出现，则认为字符串x比字符串y字典序更小。
LeetCode：2734. 执行子串操作后的字典序最小字符串（贪心 Java）
Cosmoshhhyyy的博客
06-27 272
只有字母a变成z是字典序变大，其余字母变成前一个是减小。所以找到第一个非字母a的位置向后进行变化直到遇到字母a，一种特殊情况是全为a，把最后一个a变为z即可，因为题目必须要变换。我们选择从下标 0 开始、到下标 1 结束的子字符串执行操作。我们选择从下标 1 开始、到下标 4 结束的子字符串执行操作。可以证明最终得到的字符串是字典序最小的。可以证明最终得到的字符串是字典序最小的。可以证明最终得到的字符串是字典序最小的。是字符串中的一个连续字符序列。我们选择整个字符串执行操作。现有长度相同的两个字符串。
Leetcode题解 940.不同的子序列II 动态规划
cstechfan的博客
08-31 328
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23、生物信息学中的字符串挖掘
seed的博客
10-29 13
本文介绍了生物信息学中的字符串挖掘技术，涵盖DNA、RNA和蛋白质序列的基本概念与分析策略。文章回顾了内在与比较分析方法，探讨了相似性度量、突变影响等关键问题，并详细描述了查找表、自动机、字典树和后缀树等核心数据结构。此外，文中系统分类了全局、半全局、局部序列比对算法及数据库搜索方法如BLAST，并展示了这些技术在频繁项集挖掘、字符串核计算和信息提取等非生物领域的广泛应用，突出了字符串挖掘在多学科中的重要价值。
21、压缩字符串中的指纹与最长公共扩展及信标路由算法
nut55的博客
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本文探讨了压缩字符串处理中的指纹生成与查询优化技术，结合重路径和指针对查询的加速策略，提升了Fingerprint(1,i)和LCE(i,j)查询效率，并分析了基于指纹的最长公共扩展算法在SLP和线性SLP下的时间复杂度。同时，研究了信标路由模型在传感器网络中的应用，介绍了离散候选信标路由、2-近似算法和多项式时间近似方案（PTAS）的实现原理与复杂度，为地理贪心路由的扩展提供了理论支持和技术路径。未来方向包括算法优化及在动态异构网络中的应用探索。
非空子序列，一个子序列是通过删除零个或多个元素（可以是连续的，也可以是不连续的）（不能为空）而不改变剩余元素的原始顺序所得到的新序列。 例如"abc"的非空子序列就包括"a","b","c","ab","ac","bc","abc" "001"的非空子序列就包括"0"(0的个数有两个),"00","001","01"(01的个数有两个),"1" 其中包含0的非空子序列有5个，包含1的非空子序列有4个 题目描述 对于任意二进制字符串 t,令 f(t) 为 t 中仅包含0的非空子序列的数量，令g(t)为t中至少包含一个1的非空子序列的数量。 我们将二进制字符串t的一元性定义为 ∣f(t)−g(t)∣，其中对于任意整数z， ∣z∣表示z的绝对值。 给定一个正整数n。查找长度为n 的二进制字符串s，使得z尽可能小。如果有多个字符串，则可以打印其中任何一个。 输入格式 第一行包含一个整数 t ,表示测试用例的数量 每个测试用例的唯一一行包含一个整数 n ,表示 s 的长度。 输出格式 对于每个测试用例，在新行上输出 s。如果存在多个答案，则输出较小的那一个。 输入输出样例 输入 #1复制 3 1 2 3 输出 #1复制 0 01 001 说明/提示 测试范围：(1≤t≤10 4 ) 1≤n≤2⋅10 5 保证所有测试用例的 n 的总和不超过2⋅10 5 如果有多个字符串，例样例中第二组数据“01”和“10”则输出“01”用最基础的C语言写
09-10
注意：整个字符串的所有非空子序列可以分为两类：仅包含0的子序列和至少包含一个1的子序列。因此，我们有： 总非空子序列数 = f(s) + g(s) 而总非空子序列数等于多少？对于长度为n的字符串，每个字符都有出现和...
shardingsphere-jdbc分表实现案例和算法比对
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本文档基于shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.2.1版本验证分表能力，同时基于实际的业务场景对比几类分表策略和实现方案 分库和分表是两个截然不同的功能，分表只要我们在Springboot中引入shardingsphere-jdbc这个依赖库即可，但是分库就要单独部署一个服务shardingsphere-proxy，其他服务连接shardingsphere-proxy，从而实现分库的功能
从零开始写算法——链表篇：相交链表 + 反转链表
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当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
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NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
二次多项式RSM响应面模型+NSGA-II算法多目标优化，高端绘图（拟合效果图、单因素影响图、交互作用图、三维曲面图）！
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
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MATLAB中的改进鹦鹉优化算法（IPO[1]算法）：自适应切换因子与混合柯西-高斯变异的双改进
2508_94202330的博客
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特别是在Rastrigin函数上，迭代300次时IPO的误差已经降到1e-6量级，而原版还在1e-4徘徊。不过有意思的是，在单峰函数Sphere上两者差异不大，这说明改进策略确实主要增强了逃离局部最优的能力。注意指数里的15这个值不是随便设的，经过参数敏感度测试发现这个数值能让衰减曲线刚好匹配大多数测试函数的特性。这算法模仿鹦鹉的觅食和社交行为，不过实测发现原始版本在复杂问题上容易卡壳。这里用0.6和0.4的混合比例不是拍脑袋定的——柯西分布的长尾特性有利于跳出局部最优，高斯分布则在精细搜索时更有效。
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Try_再努力一点
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本文系统解析均值漂移（MeanShift）算法，从“沿密度上升寻聚类”的核心逻辑切入，推导基础运算公式与核函数改进版，结合聚类、图像分割等典型应用，拆解完整运算步骤，帮助理解其原理与实践价值。均值漂移是一种直观且强大的密度聚类算法，从“漂移找密度极点”的核心逻辑出发，通过公式推导与核函数改进，解决了等权值的缺陷，广泛应用于聚类、图像分割、目标跟踪等领域。理解其原理与步骤，能更好地将其应用于实际问题中。
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算法定点化（Algorithm Quantization）是将模型中32位/64位浮点数参数与计算过程转换为8位（或更低）整数的技术，核心价值在于降低算力消耗、减少内存占用、加速推理速度，是边缘设备部署与大模型轻量化的关键技术之一。本文从原理入手，结合PyTorch实战代码，详解定点化的实现流程、精度优化方法与工程实践要点，帮助开发者快速落地定点化模型。算法定点化本质是数值表示的精度压缩——通过牺牲极小的精度损失，换取存储与计算效率的数量级提升。
基于自适应离散粒子群优化（ADPSO）算法求解旅行商问题（TSP）
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基于自适应离散粒子群优化（ADPSO）算法求解旅行商问题（TSP）
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