【力扣1044. 最长重复子串】二分查找+Rabin-Karp 字符串编码、后缀数组(Python3)

该博客探讨了两种解决LeetCode上的最长重复子串问题的方法。方法一是通过二分查找结合Rabin-Karp字符串编码技术,有效地寻找字符串中的重复子串。方法二是利用后缀数组,但博主未详细解释其工作原理。文章提供了Python代码实现,主要关注字符串处理和算法优化。

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题目描述

https://leetcode-cn.com/problems/longest-duplicate-substring/

在这里插入图片描述

思路题解

方法一:二分查找+Rabin-Karp 字符串编码

https://leetcode-cn.com/problems/longest-duplicate-substring/solution/zui-chang-zhong-fu-zi-chuan-by-leetcode/
在这里插入图片描述
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class Solution:
    def longestDupSubstring(self, s: str) -> str:
        def search(L,a,modulus,n,nums):
            h=0
            for i in range(L):
                h=(h*a+nums[i]) % modulus
            seen={h}
            aL = pow(a, L, modulus)
            for i in range(1,n-L+1):
                h=(h*a-nums[i-1]*aL+nums[L+i-1]) % modulus
                if h in seen:
                    return i
                seen.add(h)
            return -1
        a=26
        modulus=192608171926081719260817
        n=len(s)
        nums=[ord(i)-ord("a") for i in s]
        left,right=1,n
        while left!=right:
            L=left + (right - left) // 2
            if search(L,a,modulus,n,nums)==-1:
                right=L
            else:
                left=L+1
        start=search(left-1,a,modulus,n,nums)
        return s[start:start+left-1] if start!=-1 else ""

在这里插入图片描述

方法二:后缀数组(没看懂)

后缀数组–处理字符串的有力工具
后缀数组【原理+python代码】

### Java 实现 LeetCode3 题:无重复字符的最长 以下是基于滑动窗口算法的 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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