一长串字符串中找包含字符串集合的最短字串

本文介绍了一种高效检查字符串是否包含特定字符子集的方法。利用一个256长度的数组来跟踪目标字符出现次数,通过遍历字符串并更新计数器实现快速查找,最后验证所有目标字符是否至少出现一次。

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怎么衡量一段字符串是否包含子集,本来想用set,再用contain()函数来判断,是否包含,其实不必要;


注意题目题目特殊性:都是字符,


故可用一个256长的数组a表示集合中元素,遍历某字符串,遇到集合中元素x则:a[x]++; 然后判断a[x1],a[x2]...是否全非零即可判断!!完成isAllExist(start,end);

start=end=START

result=false;


while(ture)

{

temp=false;


while(!isAllExist(start,end)&&end<=END)//寻找第一个包含所有目标集合元素的字符串xxx
end++;


while(isAllExist(start,end))//寻找上面xxx中包含所有集合元素的最短字符串
{start++;temp=ture;}


if(end-start+2>minLength&&temp)
{
minLength=..;
起始记录;
result=ture;//找到了
}


if(end>END)
break;

}




### Dijkstra算法简介 Dijkstra算法是一种用于解决单源路径问题的经典贪心算法。该算法能够到加权图中从起始节点到其他所有节点之间的路径,前提是边权重非负[^4]。 #### 算法核心思想 通过维护两个集合来工作:一个是已经到了路径的顶点集S;另一个是尚未确定路径的顶点集Q。每次从未处理过的顶点集中选取距离小的一个加入已知路径集合,并更新其相邻节点的距离值直到遍历完所有的顶点为止。 #### Python实现示例 下面是一个简单的Python版本的Dijkstra算法实现: ```python import sys from heapq import heappop, heappush def dijkstra(graph, start): n = len(graph) dist = [sys.maxsize] * n # 初始化距离数组,默认为无穷大 visited = [False] * n # 记录访问状态 prev = [-1] * n # 存储前驱节点以便构建终路径 pq = [(0, start)] # 小根堆存储待处理节点及其当前估计代价 dist[start] = 0 # 起点到自身的距离设为零 while pq: d, u = heappop(pq) if visited[u]: continue visited[u] = True for v, weight in graph[u].items(): alt = dist[u] + weight if not visited[v] and alt < dist[v]: dist[v] = alt prev[v] = u heappush(pq, (alt, v)) return dist, prev ``` 此代码片段定义了一个`dijkstra()`函数接收邻接表形式表示的带权无向图以及起点编号作为参数返回每一对顶点间的路长度列表dist[]和重建这些路线所需的上一步索引prev[]。 --- 对于字符串匹配方面,在给定文本T内寻模式P的位置的任务可以通过多种方式完成。其中一种高效的方法就是KMP(Knuth–Morris–Pratt)算法,它利用了部分匹配信息从而减少了不必要的字符比较次数提高了效率[^5]。
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