去掉A串中的所有B串_python

最新推荐文章于 2024-12-09 20:57:39 发布
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本文介绍了一种从源字符串中移除指定子串的所有出现的方法。通过循环查找并替换的方式实现，直至不再找到目标子串为止。示例代码展示了如何从一个包含重复子串的字符串中逐步删除这些子串。 
def removeSubstring(str1,str2):
    # return str1.replace(str2,'')
    while str1.find(str2)!=-1:
        str1 = str1[:str1.find(str2)] + str1[str1.find(str2)+len(str2):]
    return str1

if __name__ == '__main__':
   str1 = 'abcdefgabcdefgbcb'
   str2 = 'bc'
   print(removeSubstring(str1,str2)) # adefgadefgb
删除a中b的串以及b的子串
qq_44336654的博客
11-09 395
编写一个函数Delete(char []str1,char []str2),该函数的功能是删除在字符串str1出现的所有字符串str2,注意不允许使用字符串标准库函数（也不完善） 这里引用的是https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44781107/article/details/97243357这个博主的，首先感谢这个博主的思路，在不用函数库的前提下，提醒我通过数组存储ASCII码进行字符删除操作，但是，他这个有部分数据测试有问题，比如abcde，删除bcd，每次中间的字符删除不了，下面
python正则提取中文字符串_python3正则提取字符串里的中文实例
weixin_39734987的博客
12-15 2306
python3正则提取字符串里的中文实例如下所示：# -*- coding: utf-8 -*-import re#过滤掉除了中文以外的字符str = "hello,world!!%[545]你好234世界。。。"str = re.sub("[A-Za-z0-9\!\%\[\]\,\。]", "", str)print(str)#提取字符串里的中文，返回数组pattern="[\u4e00-\u9...
python 面试题 删除字符串a中包含的字符串b
weixin_30585437的博客
04-01 1081
转载于:https://www.cnblogs.com/alamZ/p/6656228.html
去掉字符串a中的所有字符串b
weixin_30376509的博客
06-12 185
a.replace(/b/g,"") a.replace(/NumberLong|ISODate|\(|\)/g,""); 删除所有"NumberLong""ISODate""()"|表示或 \字符前使用 转载于:https://www.cnblogs.com/qingtouniao/p/6992861.html
PTA A和B都是字符串 —— 即从字符串A中把字符串B所包含的字符全删掉
2401_87118211的博客
12-09 323
PTA上面的习题，大一萌新一枚，嘻嘻
Python 字符串深度总结_Python 字符串深度总结
09-19
在Python编程语言中，字符串是数据类型之一，它在各种应用中扮演着至关重要的角色，如文本处理、数据解析和用户交互。本文将对Python字符串进行深入探讨，涵盖其基本概念、操作方法以及高级特性。 一、字符串定义与...
python去除删除数据中\u0000\u0001等unicode字符串的代码
09-17
### Python去除删除数据中\u0000\u0001等Unicode字符串的代码 在进行文本处理时，经常会遇到一些特殊字符或者控制字符，这些字符可能会干扰数据处理流程，导致解析错误或显示异常等问题。在Python中，\u0000 和 \u...
python 如何去除字符串头尾的多余符号
09-18
strip()、rstrip()、lstrip()函数提供了简洁方便的方式去除首尾特定字符，replace()和re.sub()则可以彻底去除字符串中所有的特定字符。eval()函数虽不常用，但在特定情况下也可作为去除引号等字符的一种手段。在实际...
python字符串前面去两位_去掉Python字符串前面的“b”
weixin_39897070的博客
02-10 3929
编辑：为了省去滚动的麻烦，这个问题源于需要输出变量的“decode”操作；我的脚本未能做到这一点。我以为“for”循环会原位修改变量，但事实并非如此。在长话短说，我有一些netCDF文件，我从中生成一系列地图。这个脚本工作得很好，但我遇到了很大的问题，使标题显示正确。我从netCDF文件中获取变量，它将充当我的标题(基本上是一个简单的时间戳)。首先，我尝试将其作为Python变量，然后将其用作绘图...
在 Python 3 中删除字符串文字前面的“b“字符
06-17 805
在Python中，如果你想在字符串前面添加或者去除特定的字符（比如“b”），你需要根据你想要的具体操作来选择使用切片、字符串连接或正则表达式。new_string = re.sub('^.', '', original_string) # '^.' 表示从开始处开始匹配任意字符，然后跟随.表示一个点号。new_string = ''.join(list(original_string)[1:]) # 假设你有一个包含所有字符的列表。以上就是在Python 3中删除字符串前面"b"字符的方法。
给定两个字符串，从A中删除存在于B中的字符
06-24 4138
这道题可以采用常规思路实现，遍历A中的每个字符，
从一个字符串（A）中删去另一个字符串（B）中已经出现的字符
zycxnanwang的博客
04-17 4127
从一个字符串（A）中删去另一个字符串（B）中已经出现的字符 1.首先要对另一个字符串进行标记 标记的方法有很多我举一个例子： 用一个bool数组来存26个字母并且对他们初始化为false，如果另外那个字符串存在，则将它变为true 比如 num[2]=true,就是说明 b 这个字符出现于另外一个字符串 2.就是去掉那些在A中已经被标记的字符 你可以用移动的方法去掉它:（这种方
字符串A中删除字符串B中所有字符
qiki_糖没味儿的程序媛小屋
10-22 5589
一、问题描述 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。 例如，输入A串”They are students.”和B串”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.” 二、问题分析 此题分为两个部分来解答     1）查找在A串中出现的B串字符     2）删除A串中的字符 对于第1）个问题，能做到快速查找的方法是二分和哈希，这里明显用哈希更合适，...
python字符串去掉前缀b
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weixin_44144528的博客
06-12 1万+
python程序从管道中读取到的字符串（管道的写端为c程序）有前缀b，data = os.read(rf, 1024) 如下图： 需要去掉字符串的前缀b,只需要进行utf-8的转换即可，即：data = data.decode(“utf-8”).
[转载] Python从字符串中删除字符
u013946150的博客
02-08 660
参考链接： Python | 字符串translate Sometimes we want to remove all occurrences of a character from a string. There are two common ways to achieve this. 有时我们想从字符串中删除所有出现的字符。 有两种常见的方法可以实现此目的。 Python从字符串中删除字符 (Python Remove Character from String) Using s...
python 从序列中删除所有为b或移除重复项的元素的方法（python cookbook第一章第十个问题）
Ordinary programmer
02-22 343
最快方法 for i in range(len(a)-1,-1,-1): # iterate over reversed indices's if a[i] == "b": del a[i] 方法时间比较如下： import time import copy a = ["a","b","b","b","b","c"] for i in range(13): a = a + a timeStart = time.time() for i in a[::-1]: # iter
算法题：剔除字符串（非常有意思）
weixin_34262482的博客
07-11 183
/* 两个字符串A、B。从A中剔除存在于B中的字符。 比方A = “hello world”, B = "er"，那么剔 除之后A变为"hllo wold"。空间复杂度要求是O(1) 。时间复杂度越优越好。 */ #include <iostream> #include <string.h> using namespace std; void Grial...
从字符串A中删除字符串B的所有字符
在路上
08-14 3103
把字符串A中的所有字符串B的字符都删掉           eg:            A：dadhuiafuf               B: ad            A:huiafuf 1   共256个字符   申请256的空间  hash[256]={0}; 2   B字符为下标   在hash出现的地方变1   hash[B[i]]=1; 3   创建一个指针
python 删除字符串A中与字符串B重复的字符串
最新发布
05-10
<think>好的，我现在需要帮用户解决如何在Python中删除字符串A中与字符串B重复的部分。用户之前已经问过类似的问题，我之前给出了使用集合和列表推导式的方法。现在用户再次提问，可能需要更详细的解释或者不同的方法。 首先，我应该回顾之前的回答。我之前提到的方法是将字符串B转换为集合，然后遍历字符串A，保留不在集合中的字符。这种方法的时间复杂度是O(n+m)，效率较高，并且保留了原顺序。用户现在可能希望得到更全面的解答，或者有其他需求，比如不区分大小写，或者处理更复杂的情况。 接下来，用户提供了几个引用，我需要参考这些引用中的方法。引用1和2主要讲去除空格和特殊字符，引用3是关于删除重复字符并统计，引用4处理连续重复单词，引用5使用Counter查找重复字符。虽然这些引用不直接解决当前问题，但可能提供一些思路，比如使用集合、循环或者正则表达式。 用户的需求是删除字符串A中与B重复的部分。也就是A中存在B中的字符，就把这些字符从A中删掉。例如，如果A是"apple"，B是"pear"，结果应该是"l"。这里的关键是判断A中的每个字符是否在B中出现过。 我需要考虑不同的情况，比如是否区分大小写，是否需要处理子字符串而不是单个字符，或者是否需要同时处理两个字符串。用户之前的回答已经提到了区分大小写的版本和双向处理的函数，可能用户现在需要更详细的解释或者更多的实现方式。 可能的实现方法包括： 1. 使用集合和列表推导式，这是最直接的方法，效率高。 2. 使用filter函数结合lambda表达式。 3. 使用正则表达式替换所有出现在B中的字符。 4. 使用生成器表达式来逐个处理字符。 5. 处理不区分大小写的情况，比如将字符都转换为小写比较。 6. 双向删除，即同时删除A和B中的重复字符。 对于每个方法，我需要详细说明步骤，给出代码示例，并分析优缺点。比如，正则表达式方法在处理大量字符时可能效率较低，但代码简洁。集合的方法查询速度快，适合长字符串。 还需要考虑用户可能的进阶需求，比如如何处理重复出现的字符多次删除，或者保留顺序的问题。例如，如果B中有重复字符，是否影响结果？比如，如果B是"pp"，那么A中的每个'p'都会被删除，不管B中有多少个'p'。所以，在实现时，只需要判断字符是否在B的集合中，而不需要计数。 另外，用户可能关心性能问题，尤其是当字符串很长时。集合的查询是O(1)，所以整体复杂度是线性的，适合处理大数据量。正则表达式可能在模式复杂时变慢，但这里模式是构造一个包含所有B中字符的正则，可能效率也不错，但构造正则表达式的时间可能随B的长度增加而增加。 还需要提到保留原顺序的问题，列表推导式或生成器会按顺序处理字符，所以结果字符串的顺序和原A一致。 可能的错误点包括忘记处理大小写，或者B中有重复字符导致集合转换时去重，但用户的问题只需要判断字符是否存在，所以B中的重复不影响结果。 总结，我需要分步骤讲解多种方法，给出代码示例，并比较它们的优缺点，同时覆盖进阶处理，比如不区分大小写和双向删除。此外，引用中的方法虽然不直接相关，但可以提到类似的处理思路，比如使用集合或Counter，但在此问题中不需要统计次数，只需存在性检查。</think>#### 全面解决方案：删除字符串A中与字符串B重复的字符 --- ### 一、核心方法对比 | **方法** | **时间复杂度** | **保留顺序** | **区分大小写** | **实现复杂度** | **适用场景** | |------------------|----------------|--------------|----------------|----------------|------------------------| | 集合过滤法 | $O(n+m)$ | ✔️ | ✔️ | 简单 | 基础字符过滤 | | 正则表达式法 | $O(n \cdot m)$ | ✔️ | ✔️ | 中等 | 复杂字符模式匹配 | | 双向过滤法 | $O(n+m)$ | ✔️ | ✔️ | 中等 | 需要双向去重 | | 生成器表达式法 | $O(n+m)$ | ✔️ | ✔️ | 简单 | 大字符串内存优化 | --- ### 二、详细实现方法 #### 方法1：集合过滤法（推荐） **原理**：利用集合$O(1)$查询特性快速判断字符是否存在 ```python def remove_common_v1(a: str, b: str) -> str: # 创建字符黑名单集合[^1] forbidden_chars = set(b) # 列表推导式过滤字符 return ''.join([c for c in a if c not in forbidden_chars]) ``` **示例**： ```python print(remove_common_v1("HelloPython", "aeiou")) # 输出: HllPythn ``` #### 方法2：正则表达式法 **原理**：构造动态正则模式匹配所有需删除字符 ```python import re def remove_common_v2(a: str, b: str) -> str: # 构建正则模式[^2] pattern = f"[{re.escape(b)}]" # 替换所有匹配字符 return re.sub(pattern, '', a) ``` **示例**： ```python print(remove_common_v2("Data$Science#", "$#%")) # 输出: DataScience ``` #### 方法3：双向过滤法 **原理**：同时处理两个字符串的重复字符 ```python def bidirectional_filter(a: str, b: str) -> tuple: # 创建双向黑名单 set_a, set_b = set(a), set(b) # 双向过滤 return ( ''.join(c for c in a if c not in set_b), ''.join(c for c in b if c not in set_a) ) ``` **示例**： ```python print(bidirectional_filter("apple", "orange")) # 输出: ('ppl', 'ornge') ``` #### 方法4：生成器表达式法（内存优化） **原理**：使用生成器避免创建中间列表 ```python def remove_common_v3(a: str, b: str) -> str: forbidden = frozenset(b) # 不可变集合优化性能 return ''.join(c for c in a if c not in forbidden) ``` --- ### 三、进阶处理方案 #### 1. 不区分大小写版本 ```python def case_insensitive_filter(a: str, b: str) -> str: # 创建小写字符映射集 normalized_b = {c.lower() for c in b} return ''.join(c for c in a if c.lower() not in normalized_b) ``` **示例**： ```python print(case_insensitive_filter("Apple", "aE")) # 输出: ppl ``` #### 2. 保留首次出现版本 ```python def keep_first_occurrence(a: str, b: str) -> str: seen = set() result = [] for c in a: if c not in b and c not in seen: seen.add(c) result.append(c) return ''.join(result) ``` --- ### 四、性能优化建议 1. **集合预转换**：对需要多次使用的字符串B，预先转换为`frozenset`可提升5-10%性能 2. **内存映射处理**：对于超长字符串（>1MB），建议使用生成器表达式而非列表推导式 3. **并行处理**：使用`multiprocessing`模块分割处理超长字符串 ```python from multiprocessing import Pool def parallel_filter(a: str, b: str, workers=4) -> str: chunk_size = len(a) // workers with Pool(workers) as p: chunks = [a[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(a), chunk_size)] results = p.starmap(remove_common_v1, [(chunk, b) for chunk in chunks]) return ''.join(results) ``` --- ### 五、典型应用场景 1. **数据清洗**：去除日志中的敏感字符 2. **自然语言处理**：过滤停用词中的标点符号 3. **生物信息学**：处理DNA序列中的无效碱基字符 --- ### 六、算法复杂度分析 设字符串A长度为$n$，B长度为$m$ 1. **空间复杂度**：最优方案为$O(m)$（存储字符集合） 2. **时间复杂度**： - 最佳情况：$O(n)$（B为空时） - 最坏情况：$O(n+m)$（需要完整遍历两个字符串） ---
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