Leetcode#28: Implement strStr()

本文详细解析了LeetCode第28题“实现strStr()”的解题思路及C++、Python两种语言的实现代码。介绍了如何查找子串在母串中首次出现的位置索引,包括特殊情况处理及遍历比对的方法。

Leetcode#28: 求子串第一次出现在母串时的位置索引

  • 题目链接:https://leetcode.com/problems/implement-strstr/

  • 题目描述:已知母串haystack和子串needle,若查找成功,返回子串第一次出现在母串中时,母串的位置索引;否则返回-1

  • 思 路:首先判断子串是否为空,若为空,则位置索引为0;再判断子串的长度是否大于母串,若大于,则返回-1;从母串的第一个字母开始遍历,直到(母串长度-子串长度)的位置为止,当遇到与needle首字符相同的位置时,检查haystack从该位置开始的与needle长度相同的块,与needle是否相同。

C++实现如下:

class Solution
{
public:
    int strStr(string haystack, string needle)
    {
        //判断子串是否为空,若为空,返回0
        if(needle.empty())
        {
            return 0;
        }

        int len1 = haystack.size();
        int len2 = needle.size();
        if(len1 < len2)
        {
            return -1;
        }
        //遍历
        for(int i = 0; i <= len1 - len2; ++i)
        {
            int j = 0;
            for(j = 0; j < len2; ++j)
            {
                if(haystack[i + j] != needle[j])
                    break;
            }
            if(j == len2)
            {
                return i;
            }
        }
        return -1;


    }
};

python实现如下(方法一):

class Solution(object):
    def strStr(self, haystack, needle):
        """
        :type haystack: str
        :type needle: str
        :rtype: int
        """
        if not needle:
            return 0

        if len(haystack) < len(needle):
            return -1

        for i in range(len(haystack) - len(needle)+1):
            if haystack[i] == needle[0]:
                j = 1
                while j < len(needle) and haystack[i+j] == needle[j]:
                    j = j + 1
                if j == len(needle):
                    return i
        return -1

python实现如下(方法二):

class Solution(object):
    def strStr(self, haystack, needle):
        """
        :type haystack: str
        :type needle: str
        :rtype: int
        """
        if not needle:
            return 0

        if len(haystack) < len(needle):
            return -1

        for i in range(len(haystack) - len(needle) + 1):
            if haystack[i:i + len(needle)] == needle:
                return i
        return -1
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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