leetcode Minimum Window Substring

本文探讨了如何在复杂度为O(n)的情况下,找出给定字符串中包含另一个字符串所有字符的最小窗口。

Given a string S and a string T, find the minimum window in S which will contain all the characters in T in complexity O(n).

For example,
S = "ADOBECODEBANC"
T = "ABC"

Minimum window is "BANC".

Note:
If there is no such window in S that covers all characters in T, return the emtpy string "".

If there are multiple such windows, you are guaranteed that there will always be only one unique minimum window in S.


Double pointers, greedy algorithms are obvious, however, I wrote a disgusting code like this:

class Solution {
 public:
  string minWindow(string S, string T) {
    map<char, int> Tmap;
    if (T.length() == 0)
      return "";
    int i, r = 0, l = 0, minSize = S.length() + 1, minl = 0, minr = 0, find = 0;
    for (i = 0; i < T.length(); ++i) 
      if (Tmap.find(T[i]) == Tmap.end())
        Tmap.insert(make_pair(T[i],1));
      else
        ++Tmap[T[i]];
    for (r = 0; r < S.length(); ++r) {
      if (Tmap.find(S[r]) != Tmap.end())
        --Tmap[S[r]];
      if (r - l + 1 < T.length())
        continue;
      map<char, int>::iterator it = Tmap.begin();
      for (; it != Tmap.end() && it->second <= 0; ++it);
      if (it == Tmap.end()) {
        find = 1;
        break;
      }
    }
    if (find) {
      minl = l;
      minr = r;
      minSize = r - l + 1;      
    }
    while (find && r < S.length()) {
      for (; r - l + 1 >= T.length(); ++l) 
        if (Tmap.find(S[l]) != Tmap.end()) {
          ++Tmap[S[l]];
          if (Tmap[S[l]] > 0)
            break;
        }
      if (r - l + 1 == T.length()) {
        minl = l;
        minr = r;
        minSize = r - l + 1;
        break;
      }
      else 
        ++Tmap[S[l++]];
      if (r - l + 2 < minSize) {
        minl = l - 1;
        minr = r;
        minSize = r - l + 2;
      }
      
      for (; r < S.length() && S[l - 1] != S[r]; ++r) 
        if (Tmap.find(S[r]) != Tmap.end())
          --Tmap[S[r]];
      --Tmap[S[r]];
    }
    if (minSize > S.length())
      return "";
    else
      return S.substr(minl, minSize);
  }
};

Too many bugs hinder me from passing this problem. Some comments about this code :

1. Breaking a loop may have many reasons, so doing sth. based on the loop index after a loop is unconscionable unless the condition of loop is simple. 

2. One variable is simpler than judging an array. 

3. Two arrays are better.

4. Since the size of char is 8 bits, an array of 260 is enough instead of a map. 

The following is a optimized code:

class Solution {
 public:
  string minWindow(string S, string T) {
    int Tmap[260] = {0}, Smap[260] = {0};
    if (T.length() == 0 || S.length() < T.length())
      return "";
    int i, j, l, r, count = 0, target = T.length(), minSize = S.length() + 1, minl = 0;
    for (i = 0; i < T.size(); ++i)
      ++Tmap[T[i]];
    for (r = 0, l = 0; r < S.size(); ++r) {
      ++Smap[S[r]];
      if (Smap[S[r]] <= Tmap[S[r]])
        ++count;
      
      if (count == target) {
        for (; r - l + 1 >= target && count == target; ++l) {
          --Smap[S[l]];
          if (Smap[S[l]] < Tmap[S[l]])
            --count;
        }
        if (r - (l - 1) + 1 < minSize) {
          minSize = r - l +2;
          minl = l - 1;
        }
      }
    }
    if (minSize > S.length())
      return "";
    else
      return S.substr(minl, minSize);
  }
};





MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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