每日力扣:567. 字符串的排列

博客围绕每日力扣展开,但具体内容缺失,推测可能涉及力扣题目解答、算法学习等信息技术相关内容。

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package com.sample.suncht.algo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 567. 字符串的排列
 *
 * 给定两个字符串 s1 和 s2,写一个函数来判断 s2 是否包含 s1 的排列。
 *
 * 换句话说,第一个字符串的排列之一是第二个字符串的子串。
 *
 * 示例1:
 *
 * 输入: s1 = "ab" s2 = "eidbaooo"
 * 输出: True
 * 解释: s2 包含 s1 的排列之一 ("ba").
 *
 *
 * 示例2:
 *
 * 输入: s1= "ab" s2 = "eidboaoo"
 * 输出: False
 *
 *
 * 注意:
 *
 * 输入的字符串只包含小写字母
 * 两个字符串的长度都在 [1, 10,000] 之间
 *
 *
 * 时间复杂度:O(m), 空间复杂度:O(n)
 * 执行耗时:17 ms
 */
public class CheckInclusion567 {
    public boolean checkInclusion(String s1, String s2) {
        if(s1.length() > s2.length()) {
            return false;
        }

        //将字母分布的到26个桶内
        int[] bucket = new int[26];
        char[] chars1 = s1.toCharArray();
        for (int i = 0; i < chars1.length; i++) {
            bucket[chars1[i] - 'a'] += 1;
        }

        // 统计s1的字母个数
        int sum = chars1.length;


        char[] chars2 = s2.toCharArray();
        for (int i = 0; i < chars2.length; i++) {
            //使用滑动窗口,长度为s1.length
            //1. 前s1.length长度中,s2的每个字母是否在桶中出现,sum就减1,如果sum==0,则说明存在该排列
            //2. 大于s1.length长度部分,随着滑动窗口移动一个字母,需要将窗口前面的一个字母重新补回来,即在桶中出现过,则sum++, 同时将窗口新加入的
            //   字母,判断是否在桶中出现。如果窗口内sum==0,则说明存在该排列
            if(i >= chars1.length) {
                if(bucket[chars2[i - chars1.length] - 'a'] >= 0) {
                    sum++;
                }
                bucket[chars2[i - chars1.length] - 'a'] += 1;
            }

            if(bucket[chars2[i] - 'a'] > 0) {
                sum--;
            }

            bucket[chars2[i] - 'a'] -= 1;

            if(sum == 0) {
                return true;
            }
        }

        return false;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<AlgoHelper.BiInputParams<String, String, Boolean>> datas = new ArrayList<>();
        datas.add(new AlgoHelper.BiInputParams<>("ab", "eidbaooo", true));
        datas.add(new AlgoHelper.BiInputParams<>("ab", "eidboaoo", false));
        datas.add(new AlgoHelper.BiInputParams<>("dsc", "eidcqsoo", true));
        datas.add(new AlgoHelper.BiInputParams<>("a", "a", true));
        AlgoHelper.assertResult(datas, new CheckInclusion567()::checkInclusion);
    }


}

 

### Java 实现 LeetCode 第 3 题:无重复字符的最长子串 以下是基于滑动窗口算法的 Java 解决方案,该方法通过维护一个动态窗口来高效解决问题。此解法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(min(m, n)),其中 m 是字符串中不同字符的数量。 #### 滑动窗口原理 滑动窗口的核心思想是利用两个指针 `left` 和 `right` 来表示当前正在考察的子串范围。当发现有重复字符时,移动左边界直到不再存在重复字符为止[^1]。 ```java public class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { if (s == null || s.length() == 0) return 0; int maxLength = 0; int left = 0; // 左边界初始位置 Map<Character, Integer> charIndexMap = new HashMap<>(); for (int right = 0; right < s.length(); right++) { // 右边界逐步扩展 char currentChar = s.charAt(right); if (charIndexMap.containsKey(currentChar) && charIndexMap.get(currentChar) >= left) { // 如果当前字符已经存在于哈希表中,则更新左边界到上一次出现的位置之后 left = charIndexMap.get(currentChar) + 1; } charIndexMap.put(currentChar, right); // 更新或记录当前字符及其索引 maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1); // 计算最大长度 } return maxLength; } } ``` 上述代码实现了以下逻辑: - 使用 `HashMap` 存储每个字符最近一次出现的索引。 - 当遇到重复字符时,调整左边界至之前重复字符的下一个位置。 - 动态计算并保存最大的无重复子串长度[^2]。 #### 测试案例 为了验证程序的有效性,可以运行如下测试: ```java public static void main(String[] args) { Solution sol = new Solution(); System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("abcabcbb")); // 输出: 3 ["abc"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("bbbbb")); // 输出: 1 ["b"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("pwwkew")); // 输出: 3 ["wke"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("")); // 输出: 0 [] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("au")); // 输出: 2 ["au"] } ``` 这些测试涵盖了多种情况,包括空字符串、全相同字符以及正常输入场景下的表现[^3]。 #### 复杂度分析 时间复杂度:O(n),因为每个字符最多被访问两次——一次由右指针遍历,另一次可能因左指针移动而重新评估。 空间复杂度:O(min(m, n)),取决于字符串中的唯一字符数量与总长度之间的较小者[^4]。 ---
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