[LeetCode] 094: Scramble String

本文介绍了一种判断两个字符串是否可以通过特定规则相互转换的方法。通过递归地将字符串分割成子串,并检查这些子串是否可以经过节点交换变成目标字符串,实现对乱序字符串的有效匹配。

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

[Problem]

Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.

Below is one possible representation of s1 = "great":

    great
   /    \
  gr    eat
 / \    /  \
g   r  e   at
           / \
          a   t

To scramble the string, we may choose any non-leaf node and swap its two children.

For example, if we choose the node "gr" and swap its two children, it produces a scrambled string "rgeat".

    rgeat
   /    \
  rg    eat
 / \    /  \
r   g  e   at
           / \
          a   t

We say that "rgeat" is a scrambled string of "great".

Similarly, if we continue to swap the children of nodes "eat" and "at", it produces a scrambled string "rgtae".

    rgtae
   /    \
  rg    tae
 / \    /  \
r   g  ta  e
       / \
      t   a

We say that "rgtae" is a scrambled string of "great".

Given two strings s1 and s2 of the same length, determine if s2 is a scrambled string of s1.


[Solution]
class Solution {
public:
/**
* if s1 and s2 are anagrams
*/
bool isAnagram(string s1, string s2){
if(s1.size() != s2.size())return false;
if(s1 == s2)return true;

// check
map<char, int> myMap;

// letter count of s1
for(int i = 0; i < s1.size(); ++i){
if(myMap.find(s1[i]) == myMap.end()){
myMap[s1[i]] = 1;
}
else{
myMap[s1[i]] += 1;
}
}

// letter count of s2
for(int i = 0; i < s2.size(); ++i){
if(myMap.find(s2[i]) == myMap.end()){
return false;
}
else if(myMap[s2[i]] <= 0)return false;
myMap[s2[i]] -= 1;
}
return true;
}
/**
* if s2 is a scramble string of s1
*/
bool isScramble(string s1, string s2) {
// Note: The Solution object is instantiated only once and is reused by each test case.

// same string
if(s1 == s2)return true;

// not anagrams
if(!isAnagram(s1, s2))return false;

// partition
for(int len = 1; len < s1.size(); ++len){
// partition s1 and s2 into two parts respectively
string s1_head1 = s1.substr(0, len);
string s1_tail1 = s1.substr(len, s1.size()-len);
string s2_head1 = s2.substr(0, len);
string s2_tail1 = s2.substr(len, s2.size()-len);
if(isScramble(s1_head1, s2_head1) && isScramble(s1_tail1, s2_tail1))return true;

string s2_head2 = s2.substr(0, s2.size()-len);
string s2_tail2 = s2.substr(s2.size()-len, len);
if(isScramble(s1_head1, s2_tail2) && isScramble(s1_tail1, s2_head2))return true;
}
return false;
}
};
说明:版权所有,转载请注明出处。 Coder007的博客
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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