UVa 732 Anagrams by Stack

本文深入探讨了C++中一种基于栈和向量的数据结构实现的字符串匹配算法。通过递归深度优先搜索(DFS)策略,算法巧妙地处理两个字符串的匹配过程,实现了从输入字符串到目标字符串的有效转换。文章详细解释了算法的工作原理,包括如何利用栈来存储字符,以及如何通过向量记录操作序列。此外,还提供了完整的C++代码示例,展示了算法的具体实现细节。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <stack>
using namespace std;
const int MAXL = 10000000;
char s1[MAXL];
char s2[MAXL];
vector<char> ans;
stack<char> s;
int p1, p2, l; //p1->s1, p2->s2
void print()
{
  //cout << "p1=" << p1 << ' ' << "p2=" << p2 << endl;
 // cout << "size=" << s.size() <<endl;
    printf("%c", ans[0]);
    for (int i = 1; i < ans.size(); i++) {
      printf(" %c", ans[i]);
    }
    printf("\n");
}
void dfs()
{
  if (p2 == l) {
    print();
  }
  // i
  if (p1 < l) {
    s.push(s1[p1]);
    p1++;
    ans.push_back('i');
    dfs();
    s.pop();
    p1--;
    ans.pop_back();
  }
  // o
  if (p2 < l) {
    if (s.empty()) return;
    char ch = s.top();
    if (ch != s2[p2]) return;
    s.pop();
    p2++;
    ans.push_back('o');
    dfs();
    s.push(ch);
    p2--;
    ans.pop_back();
  }
}
void solve()
{
  ans.clear();
  while (!s.empty()) {
    s.pop();
  }
  printf("[\n");
  l = strlen(s1);
  int l2 = strlen(s2);
  p1 = 0;
  p2 = 0;
  if (l == l2) dfs();
  printf("]\n");
}
int main()
{
  //freopen("in.txt", "r", stdin);
  while (scanf("%s\n%s\n", s1, s2) != EOF) {
    solve();
  }
}

**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 关于 `Group Anagrams` 的实现方法 #### 方法一:基于排序的哈希表 对于每一个字符串,先将其字符按照字典顺序排列得到一个新的字符串作为键值存入哈希表中。由于字母异位词经过这样的处理后会产生相同的键值,因此可以将具有相同键值的所有原始字符串收集起来形成最终的结果集[^1]。 ```cpp vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) { unordered_map<string, vector<string>> mp; for (string& str : strs) { string key = str; sort(key.begin(), key.end()); mp[key].push_back(str); } vector<vector<string>> ans; for (auto it = mp.begin(); it != mp.end(); ++it) { ans.push_back(it->second); } return ans; } ``` 这种方法的时间复杂度主要取决于排序操作以及遍历输入列表的操作。如果n表示输入列表长度,k代表最长单词长度,则时间复杂度大约为O(n * k log k)。 #### 方法二:基于计数数组的哈希表 考虑到ASCII码范围内的字符数量有限(共26个小写字母),可以直接利用固定大小(26)的整型数组记录每个字符串内各个字符出现次数的情况,并以此构建唯一的key用于存储到hashmap当中去。这种方式避免了显式的字符串排序过程,在某些情况下可能会更高效一些。 ```cpp vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) { unordered_map<string, vector<string>> mp; for (const auto& s : strs){ array<int, 26> counts{}; for(const char c:s){ counts[c-'a']++; } // 将counts转换成可作为key使用的字符串形式 string key = ""; for(auto count:counts){ key += "#"+to_string(count); } mp[key].emplace_back(s); } vector<vector<string>> res; for(auto& p:mp){ res.emplace_back(p.second); } return res; } ``` 此版本通过使用定长的频率分布向量代替直接对字符串进行排序的方式减少了不必要的计算开销,理论上能够提供更好的性能表现。 #### 方法三:质数相乘法 另一种巧妙的做法是给每个不同的字母分配一个独一无二的小质数值,之后把整个字符串看作是由这些质因数构成的大合数;这样只要两个串对应的积相等就说明它们互为变位词。不过这种思路虽然新颖有趣但在实际应用时效率未必占优,因为涉及到大数运算等问题。 ```cpp // 这里仅给出概念性的伪代码示意而非完整的解决方案 unordered_map<long long,vector<string>> map; for each word w do{ product=1; foreach character ch in w do{ product *= primes[ch]; //假设primes[]已经预先定义好并初始化完毕 } map[product].add(w); } return convert(map.values()); // 把map里的value部分转成题目要求的形式返回 ``` 上述三种方式各有特点,可以根据具体场景和个人偏好选择合适的一种来解决问题。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值