高频算法面试题_旋转字符串(完整的代码实现)

这篇博客主要介绍了如何解决高频面试题——旋转字符串,包括暴力位移的方法和利用数学知识的反转法,并给出了GO语言的代码实现。同时,还列举了相关变种题如链表反转、尾部字符串移动到头部和单词反转等。

题目描述

1.    给定一个字符串,要求把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部,如把字符串“abcdef”前面的2个字符’a’和’b’移动到字符串的尾部,使得原字符串变成字符串“cdefab”。请写一个函数完成此功能,要求对长度为n的字符串操作的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。

分析与解法

方案一:暴力位移(时间复杂度不符合要求)
思路
    逻辑思路:
        1. 把需要移动的字符一个一个的移动到字符串的尾部
    代码实现思路:
        1. 实现一个函数,可以完成移动一个字符到字符串尾部的功能
      2. 循环m次调用上述函数,完成移动m个字符到字符串尾部
代码实现(GO语言)
package main

func LeftShiftOne(chars []byte,n int)  {
    c:=chars[0] // 获取第一个字符
    for i:=1;i<n;i++{
        chars[i-1]=chars[i]
    }
    chars[n-1]=c
}

func LeftRotateString(s string,m int) string {
    chars:=[]byte(s)
    n:=len(chars)
    for m>0{
        LeftShiftOne(chars,n)
        m--
    }
    return string(chars)
}

func main()  {
    res:=LeftRotateString("abcdef",2)
    println(res)
}
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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