每日一题(76) - 最短摘要的生成

本文介绍了一种高效的算法,用于从给定的英文单词集合中找到包含特定查询关键字集合的最短子串。该算法利用哈希表、队列等数据结构实现,并通过实例演示了如何找出符合条件的所有子串及其最短形式。

题目来自编程之美

题目:与11年Alibaba笔试题一样。

已知:给定两个单词集合:一个是M个英文单词的集合,另一个是N个查询关键字的集合。每个英文单词以空格分隔,无其他标点符号;

求解:在英文单词集合中求解一个包含这N个查询关键字的最短子串。

注意:在这些求得的子串中,包含的查询关键字间的顺序可以与给出的查询关键字的顺序不同,只要包含所有关键字即可。

举例

给出的总的单词集合:w0 w1 w2 q0 w3 q1 w4 q1 w5 w6 w7q0 q1 w8

给出查询关键字的集合:q1 q0

在总的单词集合中,由好多包含所有关键字的区间,这里举几个例子:

<1>q0 w3 q1

<2>q0 w3 q1 w4 q1

<3>q0 w3 q1 w4 q1 w5 w6 w7 q0 q1 

...等等

<4> q0 q1

其中最短的区间是q0 q1。

思路

举例

代码

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>
#include <map>
#include <string>
#include <assert.h>
using namespace std;

void Print(vector<string>& vArrStrContent,int nStart,int nEnd)
{
	cout<<"区间: "<<nStart<<" - "<<nEnd<<endl;
	cout<<"区间长度: "<<nEnd - nStart + 1<<endl;
	for (int i = nStart;i <= nEnd;i++)
	{
		cout<<vArrStrContent[i]<<" ";
	}
	cout<<endl;
}

bool IsAllExisted(map<string,int>& mapQuery)
{
	map<string,int>::iterator itCur = mapQuery.begin();
	while(itCur != mapQuery.end() && itCur->second != 0)
	{
		itCur++;
	}
	if (itCur == mapQuery.end())
	{
		return true;
	}
	else
	{
		return false;
	}

}

void FindShortestAbstract(vector<string>& vArrStrContent,vector<string>& vArrStrQuerys)
{
	//遍历
	int nCurStart = 0;
	int nCurEnd = 0;
	//保存最小信息
	int nMinLen = 0x3f3f3f3f;
	int nMinStart = 0;
	int nMinEnd = 0;
	//保存关键字所在位置
	queue<int> qArrQueryPos;

	int nLenContent = vArrStrContent.size();
	int nLenQuery = vArrStrQuerys.size();

	if (!nLenQuery || !nLenContent)
	{
		return;
	}
	//把所有关键字都放入哈希中
	map<string,int> mapQuery;
	for (int i = 0;i < nLenQuery;i++)
	{
		mapQuery[vArrStrQuerys[i]] = 0;
	}
	map<string,int>::iterator itCur;
	int nLastQueryWords = 0;
	while(nCurEnd < nLenContent)
	{
		/*队列为空,表示要寻找第一个包含关键字的区间,队列不为空,需要每次在队头删除一个关键字*/
		if (!qArrQueryPos.empty())
		{
			nLastQueryWords = qArrQueryPos.front();
			qArrQueryPos.pop();
			mapQuery[vArrStrContent[nLastQueryWords]]--;
			assert(mapQuery[vArrStrContent[nLastQueryWords]] > -1);
		}
		//寻找一个包含所有关键字的新区间
		while(!IsAllExisted(mapQuery) && nCurEnd < nLenContent)
		{
			itCur = mapQuery.find(vArrStrContent[nCurEnd]);
			if (itCur != mapQuery.end())//若条件成立,则表示nCurEnd指向的是关键字
			{
				itCur->second++;
				qArrQueryPos.push(nCurEnd);
			}
			nCurEnd++;
		}
		if (IsAllExisted(mapQuery))//退出循环时,要么包含所有关键字,要么区间越界,遍历完毕。
		{
			//更新区间信息
			int nTmpStart = qArrQueryPos.front();
			int nTmpEnd = nCurEnd - 1;
			if (nTmpEnd - nTmpStart + 1 < nMinLen)
			{
				nMinStart = nTmpStart;
				nMinEnd = nTmpEnd;
				nMinLen = nTmpEnd - nTmpStart + 1;
			}
			//输出测试信息
			cout<<endl<<"本次区间: "<<endl;
			Print(vArrStrContent,nTmpStart,nTmpEnd);
		}
	}
	if (nMinLen != 0x3f3f3f3f)
	{
		cout<<endl<<"最小区间: "<<endl;
		Print(vArrStrContent,nMinStart,nMinEnd);
		cout<<endl;
	}
	else
	{
		cout<<"不包含所有关键字!"<<endl;
	}
}

int main()
{
	string str;
	vector<string> vArrStrContent;
	vector<string> vArrStrQuerys;
	cout<<"输入内容: "<<endl;
	while(cin>>str && str != "#")
	{
		vArrStrContent.push_back(str);
	}
	cout<<"输入查询关键字: "<<endl;
	while(cin>>str && str != "#")
	{
		vArrStrQuerys.push_back(str);
	}
	FindShortestAbstract(vArrStrContent,vArrStrQuerys);

	system("pause");
	return 1;
}

//w0 w1 w2 q0 w3 q1 w4 q1 w5 w6 w7 q0 q1 w8 # 
//q1 q0 #

//w0 w1 w2 q0 w3 q1 w4 q1 w5 w6 w7 q0 q1 # 
//q1 q0 #

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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