【一次过】Lintcode 1263. 是子序列吗?

本文介绍了一种高效判断字符串s是否为另一长字符串t的子序列的方法。通过双指针技术,仅需一次遍历即可完成判断,适用于大量短字符串s对单一长字符串t的子序列判断场景。

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给定字符串st,判断s是否为t的子序列。

你可以认为在st中都只包含小写字母。t可能是一个非常长(length ~= 500,000)的字符串,而s是一个较短的字符串(length <= 100)。

一个字符串的子序列是在原字符串中删去一些字符(也可以不删除)后,不改变剩余字符的相对位置形成的新字符串(例如,"ace""abcde"的子序列而"aec"不是)。

样例

样例1:
s = "abc",t = "ahbgdc"

返回true

样例2:
s = "axc",t = "ahbgdc"

返回false

挑战

如果输入包含很多S串,例如为S1, S2, ..., Sk,其中k >= 1B,你想一个一个判断T是否包含这样的子序列。在这样的情形下,你会怎样修改你的代码呢?


解题思路:

遍历一遍t,如果两指针指向的值相等,则同时加加,继续考察下一组元素,否则只加tt,最后若ss指向末尾了,说明true,否则为false。

public class Solution {
    /**
     * @param s: the given string s
     * @param t: the given string t
     * @return: check if s is subsequence of t
     */
    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        // Write your code here
        char[] ss = s.toCharArray();
        char[] tt = t.toCharArray();
        
        int i=0, j=0;
        while(i < ss.length && j < tt.length){
            if(ss[i] == tt[j]){
                i++;
                j++;
            }else{
                j++;
            }
        }
        
        if(i == ss.length)
            return true;
        return false;
    }
}

 

### LintCode 211 字符串置换解题思路 LintCode 211 的核心问题是判断两个字符串是否可以通过字符位置的调整而互相转换,即 **字符串置换**。此问题通常涉及以下几个方面: #### 1. 判断条件 要验证两个字符串 `s` 和 `t` 是否可以互换,需满足以下条件之一: - 如果两字符串长度不同,则直接返回 `false`[^1]。 - 若两字符串完全相同,则需要进一步确认是否存在至少一个重复字符,因为只有存在重复字符的情况下才能完成交换而不改变原字符串。 ```python from collections import Counter def canConvert(s, t): if len(s) != len(t): return False # 完全相同的字符串情况处理 if s == t: counter = Counter(s) for char_count in counter.values(): if char_count >= 2: # 存在重复字符即可 return True return False mapping_s_to_t = {} mapping_t_to_s = {} for c1, c2 in zip(s, t): if c1 not in mapping_s_to_t: mapping_s_to_t[c1] = c2 elif mapping_s_to_t[c1] != c2: return False if c2 not in mapping_t_to_s: mapping_t_to_s[c2] = c1 elif mapping_t_to_s[c2] != c1: return False return True ``` 上述代码逻辑如下: - 首先检查两者长度是否一致。 - 对于相等情况下的特殊判定:如果字符串本身无重复字符则无法通过任何置换达成目标状态。 - 构建双向映射关系来确保每次替换的一致性和唯一性。 #### 2. 时间复杂度分析 该方法的时间复杂度主要由字典查找决定,因此整体时间复杂度为 O(n),其中 n 是输入字符串的长度。 --- ### 示例测试用例 以下是几个典型的测试场景及其预期结果: ```python print(canConvert("aab", "baa")) # 输出应为True print(canConvert("abc", "bac")) # 输出应为False print(canConvert("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "bcadefghijklmnopqrstuvwxyza")) # 输出应为True print(canConvert("abcdefg", "gfedcba")) # 输出应为True ``` 这些例子涵盖了不同的边界状况以及常规情形下程序的表现评估。 ---
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