最小覆盖子串的长度

本文介绍了如何利用KMP算法中的next数组来寻找一个字符串的最小覆盖子串,即该字符串通过自身重复连接后的最短子串,使其能成为新串的子串。文中详细解释了如何确定最小覆盖子串的位置及长度。

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最小覆盖子串:对于某个字符串s,它的最小覆盖子串指的是长度最小的子串p,p满足通过自身的多次连接得到q,最后能够使s成为q的子串。

比如:

对于s="abcab",它的最小覆盖子串p="abc",因为p通过在它后面再接上一个p(即重叠0个字符),可以得到q="abcabc",此时s是q的子串。

对于s="ababab",它的最小覆盖子串为p="ab"。

根据KMP算法的next数组的定义,设字符串s的长度为n,则next[n] = next[n - 1],n-1为s的最后一位。

next[n]表明s[0,1,2,...,next[n]-1] == s[n-next[n],...,n-1],设这两段分别为s1和s2。

若s1和s2的长度之和小于s的长度,则说明s1和s2分别为不重叠的前缀和后缀,则最小覆盖子串必为s截去s2之后得到的前缀。

若s1和s2的长度之和大于等于s的长度,则最小覆盖子串也必为s截去s2之后得到的前缀。

以上两种情况都可以推出这个结论:最小覆盖子串是s的前缀,它的长度为n-next[n]。


http://blog.youkuaiyun.com/fjsd155/article/details/6866991 详细解释可以看这篇博文。


### Java 中最小覆盖子串的实现 最小覆盖子串问题是经典的滑动窗口问题之一,目标是在字符串 `s` 中找到包含另一个字符串 `t` 的所有字符的最小子串。以下是基于滑动窗口方法的一种高效解决方案。 #### 解决方案描述 该算法通过维护两个指针(左指针和右指针)来表示当前窗口范围,并利用哈希表记录所需字符及其数量以及当前窗口中的字符分布情况。当满足条件时,尝试收缩左侧边界以寻找更短的有效子串[^1]。 下面是完整的 Java 实现: ```java import java.util.*; public class MinWindowSubstring { public static String minWindow(String s, String t) { if (s == null || t == null || s.isEmpty() || t.isEmpty()) return ""; Map<Character, Integer> need = new HashMap<>(); Map<Character, Integer> window = new HashMap<>(); // 初始化need map for (char c : t.toCharArray()) { need.put(c, need.getOrDefault(c, 0) + 1); } int left = 0; int right = 0; int valid = 0; // 记录最小覆盖子串的起始索引及长度 int start = 0; int len = Integer.MAX_VALUE; while (right < s.length()) { char c = s.charAt(right); right++; // 如果c是所需的字符,则更新window map if (need.containsKey(c)) { window.put(c, window.getOrDefault(c, 0) + 1); if (window.get(c).equals(need.get(c))) { valid++; } } // 判断左侧窗口是否要收缩 while (valid == need.size()) { // 更新最小覆盖子串 if (right - left < len) { start = left; len = right - left; } char d = s.charAt(left); left++; if (need.containsKey(d)) { if (window.get(d).equals(need.get(d))) { valid--; } window.put(d, window.get(d) - 1); } } } return len == Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(start, start + len); } public static void main(String[] args) { System.out.println(minWindow("ADOBECODEBANC", "ABC")); // 输出:"BANC" } } ``` 上述代码实现了滑动窗口的核心逻辑,其中: - 使用了两个哈希表分别存储目标字符串 `t` 和当前窗口内的字符频率。 - 右侧指针不断扩展窗口直到满足条件;随后左侧指针逐步缩小窗口直至不再符合条件为止[^1]。 此方法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度取决于输入字符串的不同字符数。 --- #### 相关问题
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