代码随想录day8

本文介绍了KMP算法在查找字符串中第一个匹配项下标以及检测重复子串问题中的应用,包括构建next数组和判断字符串是否有重复子串的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

字符串 2

找出匹配字符串中第一个匹配项的下标

给你两个字符串 haystack 和 needle ,请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标(下标从 0 开始)。如果 needle 不是 haystack 的一部分,则返回 -1 。

思路

经典的KMP算法,重点:学会理解next数组,并熟练编写代码
算法详解链接

class Solution {
    // KMP
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        if(needle.length() == 0)
            return 0;
        int[] next = new int[needle.length()];
        getNext(next,needle);

        int j = -1;
        for(int i = 0;i < haystack.length();i++){
            while(j >= 0 && haystack.charAt(i) != needle.charAt(j + 1))
                j = next[j];
            if(haystack.charAt(i) == needle.charAt(j + 1))
                j++;
            if(j == needle.length() - 1)
                return (i - needle.length() + 1);
        }

        return -1;

    }
    // 获取前缀表,相同前后缀的长度
    // 最长公共前后缀
    // 前缀表具有告诉我们当前位置匹配失败,跳到之前已经匹配过的地方的能力。
    public void getNext(int[] next,String needle){
        //前缀开始
        int j = -1;
        next[0] = j;
        //后缀
        for(int i = 1;i < needle.length();i++){
            while(j >= 0 && needle.charAt(j + 1) != needle.charAt(i)) // 前后缀不相同了
                j = next[i]; // 向前回退

            if(needle.charAt(i) == needle.charAt(j + 1)) //相同的前后缀
                j++;
            next[i] = j;
        }
    }
}

重复字符串

给定一个非空的字符串 s ,检查是否可以通过由它的一个子串重复多次构成。

思路

KMP求出next数组,

class Solution {
    // 借助于KMP
    public boolean repeatedSubstringPattern(String s) {
        int[] next = getNext(s);
        int len = s.length();
        if(next[len- 1] != - 1 && (len % (len - (next[len - 1] + 1))) == 0)
            return true;
        return false;
    }
    int[] getNext(String s){
        int j = -1;
        int[] next = new int[s.length()];
        for(int i = 1;i < s.length();i++){
            while(j >= 0 && s.charAt(i) != s.charAt(j + 1))
                j = next[i];
            if(s.charAt(i) == s.charAt(j + 1))
                j++;
            next[i] = j;
        }
        return next;
    }
}

如果 next[len - 1] != -1,则说明字符串有最长相同的前后缀(就是字符串里的前缀子串和后缀子串相同的最长长度)。

如果len % (len - (next[len - 1] + 1)) == 0 ,则说明数组的长度正好可以被 (数组长度-最长相等前后缀的长度) 整除 ,说明该字符串有重复的子字符串。

数组长度减去最长相同前后缀的长度相当于是第一个周期的长度,也就是一个周期的长度,如果这个周期可以被整除,就说明整个数组就是这个周期的循环。

### 关于代码随想录 Day04 的学习资料与解析 #### 一、Day04 主要内容概述 代码随想录 Day04 的主要内容围绕 **二叉树的遍历** 展开,包括前序、中序和后序三种遍历方式。这些遍历可以通过递归实现,也可以通过栈的方式进行迭代实现[^1]。 #### 二、二叉树的遍历方法详解 ##### 1. 前序遍历(Pre-order Traversal) 前序遍历遵循访问顺序:根节点 -> 左子树 -> 右子树。以下是基于递归的实现: ```python def preorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 对于迭代版本,则可以利用显式的栈来模拟递归过程: ```python def preorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: result.append(current.val) # 访问当前节点 stack.append(current) # 将当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 2. 中序遍历(In-order Traversal) 中序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 根节点 -> 右子树。递归实现如下: ```python def inorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 迭代版本同样依赖栈结构: ```python def inorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: stack.append(current) # 当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 result.append(current.val) # 访问当前节点 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 3. 后序遍历(Post-order Traversal) 后序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 右子树 -> 根节点。递归实现较为直观: ```python def postorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(root) return result ``` 而迭代版本则稍复杂一些,通常采用双栈法或标记法完成: ```python def postorderTraversal_iterative(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: current = stack.pop() result.insert(0, current.val) # 插入到结果列表头部 if current.left: stack.append(current.left) # 先压左子树 if current.right: stack.append(current.right) # 再压右子树 return result ``` #### 三、补充知识点 除了上述基本的二叉树遍历外,Day04 还可能涉及其他相关内容,例如卡特兰数的应用场景以及组合问题的基础模板[^2][^4]。如果遇到具体题目,可以根据实际需求调用相应算法工具。 --- ####
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值