lintcode--32. 最小子串覆盖

描述

给定一个字符串source和一个目标字符串target,在字符串source中找到包括所有目标字符串字母的子串。

注意事项

如果在source中没有这样的子串,返回”“,如果有多个这样的子串,返回起始位置最小的子串。
说明
在答案的子串中的字母在目标字符串中是否需要具有相同的顺序?

——不需要。

样例

给出source = "ADOBECODEBANC",target = "ABC" 满足要求的解  "BANC"

代码

import java.util.*;
public class Solution {
    /**
     * @param source : A string
     * @param target: A string
     * @return: A string denote the minimum window, return "" if there is no such a string
     */
    public String minWindow(String source , String target) {
        // write your code here
        if("".equals(source)||"".equals(target)){
            return "";
        }
        int[] map=new int[256];
        for(int i=0;i<target.length();i++){
            map[target.charAt(i)]++;
        }
        int start=0,end=source.length()-1,j=0,min=Integer.MAX_VALUE,minS=-1,minE=source.length()-1;
        int[] freq=new int[256];
        int i;
        for(i=0,start=i;i<source.length();i++){
            freq[source.charAt(i)]++;    //计算每一个字符出现的频数
            if(freq[source.charAt(i)]<=map[source.charAt(i)]){ //判断该字符是否在target中出现过
                j++;
            }
            if(j==target.length()){ //找到了一个子串
                //为了让start指向第一个符合要求的字符。
                while(start<i&&(freq[source.charAt(start)]>map[source.charAt(start)])){
                    freq[source.charAt(start)]--;//还原无效的字符的频数
                    start++;
                }
                if(i-start<min){
                    min=i-start;
                    end=i;
                    minS=start;
                }
                //继续寻找下一个子串,start加1,复原freq在start位置的频数,j减1。
                freq[source.charAt(start++)]--;
                j--;
            }
        }
        if(minS==-1){
            return "";
        }
        return source.substring(minS,end+1);
    }
}
LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目,通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思想是如何将一块巧克力分成若干块,并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述: 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图,每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人,每个人获得连续的一段巧克力(可以横着切或竖着切)。目标是使得所有人的巧克力总和的最大值尽可能小。 --- ### 解法思路: #### 方法一:二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`,其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的最小值,而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之和。 步骤如下: 1. **确定搜索区间**:左边界设为数组中的最大元素 (因为至少一人要拿到这个数),右边界设为总和 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**:对于当前猜测的最大值 mid,检查能否通过合理的切割分配方案,使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到最优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python版): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结: - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销; - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估;
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