算法训练 字串统计 (暴力)

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该博客探讨了如何使用暴力枚举算法来统计字符串中所有可能的子串出现的次数,旨在找出特定条件下的目标子串。

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

问题描述
  给定一个长度为n的字符串S,还有一个数字L,统计长度大于等于L的出现次数最多的子串(不同的出现可以相交),如果有多个,输出最长的,如果仍然有多个,输出第一次出现最早的。
输入格式
  第一行一个数字L。
  第二行是字符串S。
  L大于0,且不超过S的长度。
输出格式
  一行,题目要求的字符串。

  输入样例1:
  4
  bbaabbaaaaa

  输出样例1:
  bbaa

  输入样例2:
  2
  bbaabbaaaaa

  输出样例2:
  aa
数据规模和约定
  n<=60
  S中所有字符都是小写英文字母。
提示

  枚举所有可能的子串,统计出现次数,找出符合

### Dijkstra算法简介 Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典贪心算法。该算法能够找到加权图中从起始节点到其他所有节点之间的最短路径,前提是边权重非负[^4]。 #### 算法核心思想 通过维护两个集合来工作:一个是已经找到了最短路径的顶点集S;另一个是尚未确定最短路径的顶点集Q。每次从未处理过的顶点集中选取距离最小的一个加入已知最短路径集合,并更新其相邻节点的距离值直到遍历完所有的顶点为止。 #### Python实现示例 下面是一个简单的Python版本的Dijkstra算法实现: ```python import sys from heapq import heappop, heappush def dijkstra(graph, start): n = len(graph) dist = [sys.maxsize] * n # 初始化距离数组,默认为无穷大 visited = [False] * n # 记录访问状态 prev = [-1] * n # 存储前驱节点以便构建最终路径 pq = [(0, start)] # 小根堆存储待处理节点及其当前估计代价 dist[start] = 0 # 起点到自身的距离设为零 while pq: d, u = heappop(pq) if visited[u]: continue visited[u] = True for v, weight in graph[u].items(): alt = dist[u] + weight if not visited[v] and alt < dist[v]: dist[v] = alt prev[v] = u heappush(pq, (alt, v)) return dist, prev ``` 此代码片段定义了一个`dijkstra()`函数接收邻接表形式表示的带权无向图以及起点编号作为参数返回每一对顶点间的最短路长度列表dist[]和重建这些路线所需的上一步索引prev[]。 --- 对于字符串匹配方面,在给定文本T内寻找模式P的位置的任务可以通过多种方式完成。其中一种高效的方法就是KMP(Knuth–Morris–Pratt)算法,它利用了部分匹配信息从而减少了不必要的字符比较次数提高了效率[^5]。
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