字节飞书面试算法题

后端]计算没有重复字符的子字符串数量

题目描述
给定你一个只包含小写英文字母的字符串 s 。如果一个子字符串不包含任何字符至少出现两次(换句话说,它不包含重复字符),则称其为 特殊 子字符串。你的任务是计算 特殊 子字符串的数量。例如,在字符串 "pop" 中,子串 "po" 是一个特殊子字符串,然而 "pop" 不是 特殊 子字符串(因为 'p' 出现了两次)。​
返回 特殊 子字符串的数量。​
子字符串 是指字符串中连续的字符序列。例如,"abc" 是 "abcd" 的一个子字符串,但 "acd" 不是。​
 ​
示例 1:​
输入:s = "abcd"​
输出:10​
解释:由于每个字符只出现一次,每个子串都是特殊子串。长度为 1 的子串有 4 个,长度为 2 的有 3 个,长度为 3 的有 2 个,长度为 4 的有 1 个。所以一共有 4 + 3 + 2 + 1 = 10 个特殊子串。​
示例 2:​
输入:s = "ooo"​
输出:3​
解释:任何长度至少为 2 的子串都包含重复字符。所以我们要计算长度为 1 的子串的数量,即 3 个。​
示例 3:​
输入:s = "abab"​
输出:7​
解释:特殊子串如下(按起始位置排序):​
长度为 1 的特殊子串:"a", "b", "a", "b"​
长度为 2 的特殊子串:"ab", "ba", "ab"​
并且可以证明没有长度至少为 3 的特殊子串。所以答案是4 + 3 = 7

使用双指针或滑动窗口的方法来实现这个功能。以下是一个简单的Go语言实现:

package main

import (
	"fmt"
)

func countSpecialSubstrings(s string) int {
	n := len(s)
	count := 0

	for left := 0; left < n; left++ {
		charSet := make(map[byte]bool, n-left) // 创建一个字符集合用于记录当前子串中的字符
		for right := left; right < n; right++ {
			if _, exists := charSet[s[right]]; exists { // 如果字符已经在集合中,则说明出现了重复
				break
			}
			charSet[s[right]] = true // 将当前字符添加到集合中
			count++                  // 没有重复字符时,特殊子字符串数量+1
		}
	}

	return count
}

func main() {
	s := "abab"
	fmt.Println(countSpecialSubstrings(s)) // 输出: 3
}

### 字节跳动公司面试中的算法题解析 #### 单链表反转问题及其变种 字节跳动公司在面试过程中经常考察候选人对于数据结构的理解以及实际编程能力。其中,单链表的操作是一个常见的考点之一。具体来说,有一类问题是要求从链表的尾部开始分组并进行操作[^2]。 这类问题的核心挑战在于单向链表无法直接反向访问节点。因此,解决方法通常涉及递归或者栈辅助实现倒序处理逻辑[^4]。下面通过具体的例子说明如何应对这一类型的题目: 假设我们需要设计一个函数 `reverseKGroup` 来完成以下功能: 输入为一个单链表头指针 `head` 和整数 `k` ,输出一个新的链表头指针表示经过修改后的列表形式——即每连续 k 个结点作为一个子序列被翻转;如果最后剩余不足 k 的部分保持原样不变。 以下是 Python 实现版本的一个可能解法: ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def reverseList(head: ListNode) -> ListNode: prev = None current = head while current is not None: temp_next = current.next current.next = prev prev = current current = temp_next return prev def reverseKGroup(head: ListNode, k: int) -> ListNode: count = 0 cur = head # Check if there are at least k nodes remaining. while cur and count < k: cur = cur.next count += 1 if count == k: reversedHead = reverseList(head) # Recursively call on the rest of the list after reversing first group. head.next = reverseKGroup(cur, k) return reversedHead else: return head ``` 上述代码片段展示了基于递归方式解决问题的方法论。它先判断当前是否有足够的长度来进行一次完整的 K 组交换动作,如果有,则执行局部逆转过程,并继续对后续链条应用相同策略直到结束条件满足为止。 另外值得注意的是,在准备此类技术岗位笔试或现场考核环节时,除了掌握基础理论外还需要注重实战演练效果提升效率[^3]。 #### 动态规划经典案例分析 除开针对特定数据结构的设计之外,动态规划也是另一项备受关注的能力领域。比如最长公共子串(LCS)计算就是非常典型的代表作之一[^5]: 设字符串A长度为m,B长度为n,定义二维数组dp[m+1][n+1],初始化全零边界值;接着按照状态转移关系逐步填充其余位置数值直至最终求得目标结果. 其核心思想可以总结如下两条规则用于更新每一个单元格内的最大匹配数量记录: - 当前字符相等时继承左上角相邻区域已积累成果加一; - 否则取上方或者左侧较大者延续路径追踪方向标记; 此方法时间复杂度O(m*n),空间消耗同样如此但在某些场景下允许进一步优化减少内存占用量级至线性级别即可满足需求标准.
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