华为OD机试 - 最左侧冗余覆盖子串(Python) | 机试题算法思路 【2023】

这篇博客介绍了如何解决华为OD机试中的一个算法问题——寻找最左侧冗余覆盖子串。作者提供了解题思路,核心知识点包括字符串和字典的操作,并给出了Python代码实现及运行结果。

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使用说明

参加华为od机试,一定要注意不要完全背诵代码,需要理解之后模仿写出,通过率才会高。

华为 OD 清单查看地址:blog.youkuaiyun.com/hihell/category_12199275.html

华为OD详细说明:https://dream.blog.youkuaiyun.com/article/details/128980730

OD统一机试:最左侧冗余覆盖子串

题目

给定两个字符串s1s2和正整数K,其中s1长度为n1s2长度为n2
s2中选一个子串,满足:

  1. 该子串长度为n1+k
  2. 该子串中包含s1中全部字母,
  3. 该子串每个字母出现次数不小于s1中对应的字母,
    我们称s2以长度k冗余覆盖s1

给定s1s2k,
求最左侧的s2以长度k冗余覆盖s1的子串的首个元素的下标,
如果没有返回-1

输入

输入三行,
第一

### 关于华为OD左侧冗余覆盖子串的概念 在华为OD中,左侧冗余覆盖子串问题是用于评估候选人的算法设计能力和编程技巧的重要题目之一。此问题的核心在于在一个较大的字符串`S2`中寻找能够完全包含另一个较小字符串`S1`所有字符的短子串,并且这个子串的位置尽可能靠左。 对于此类问题的理解可以从以下几个方面入手: - **定义**:所谓“左侧”,意味着当存在多个满足条件的不同长度或相同长度但不同起始位置的子串时,优先选取左边第一个出现的那个;而“冗余覆盖”则表示所找寻的目标子串不仅包含了源字符串内的全部必要字符而且可能还多出了其他额外字符[^1]。 - **求解方法**:通常采用滑动窗口技术来高效处理这个问题。通过维护一个动态调整大小的窗口,在遍历过程中不断更新优解直到整个输入被扫描完毕为止。这种方法可以有效地减少不必要的重复计算从而提高效率[^3]。 #### C++ 实现案例展示 下面给出一段基于上述原理编写的C++程序片段作为参考: ```cpp #include <iostream> #include <string> #include <unordered_map> using namespace std; int findMinWindow(const string& S, const string& T){ unordered_map<char,int> need, window; for (char c : T) ++need[c]; int left = 0, right = 0; int valid = 0; // 记录window中已经有多少个字符的数量达到了T的要求 int start = 0, len = INT_MAX; while (right < S.size()){ char c = S[right]; ++right; if (need.count(c)){ ++window[c]; if(window[c]==need[c]) ++valid; } while(valid==need.size()){ if(right-left<len){ start=left; len=right-left; } char d=S[left]; ++left; if(need.count(d)){ if(window[d]==need[d]) --valid; --window[d]; } } } return len == INT_MAX ? -1:start; } ``` 这段代码实现了利用滑窗法查找小覆盖字串的功能,其中涉及到了哈希表的应用以及边界情况的判断等细节操作。
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