LeetCode:Substring with Concatenation of All Words

本文介绍了一种高效的字符串匹配算法,用于找出字符串S中由列表L的所有单词连续拼接而成的子串起始位置。通过使用HashMap记录单词出现频率,实现快速查找和匹配。

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

You are given a string, S, and a list of words, L, that are all of the same length. Find all starting indices of substring(s) in S that is a concatenation of each word in L exactly once and without any intervening characters.

For example, given:
S: "barfoothefoobarman"
L: ["foo", "bar"]

You should return the indices: [0,9].(order does not matter)

解这道题开始的想法是S中依次截取和L中所有字符串长度相同的字符串。依次检查是否存在L[i]中的元素,如果L[i]中元素存在就删除这个字符串。那么最后如果字符串长度为0这个位置就是符合要求的位置。但是Time Limitted.

后来换一种解法,首先遍历一遍L数组,完成一个HashMap,map中key是L数组中元素,value是该字符串在数组中出现次数。

由于L中所有字符串长度相同,L中有num的字符串。一次循环,最多截取num个subString。截取一个先检测该subString是否存在于L中,不存在就跳出本次循环,开始下次循环。

最早忽略了L中可能存在相同的字符串的情况。


public class Solution {
    public List<Integer> findSubstring(String S, String[] L)
    {
        if(S.length() == 0 || L.length == 0)return new ArrayList<Integer>();
        int SLength = S.length();
        int LLength = L.length;
        int interval = L[0].length();
        ArrayList<Integer> indice = new ArrayList<Integer>();
        HashMap<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>();
        int i = 0;
        while(i<LLength)
        {
            if(map.containsKey(L[i]))
            {
                map.put(L[i], map.get(L[i])+1);
            }
            else
            {
                map.put(L[i], 1);
            }
            i++;
        }
        for(i=0;i<SLength-LLength*interval+1;i++)
        {
            HashMap<String,Integer> find = new HashMap<String,Integer>(map);
            int left = i;
            String sub = S.substring(left,left+interval);
            int num = LLength;
            while(contain(sub,L))
            {
                if(find.get(sub)==0)
                {
                    break;
                }
                else
                {
                    find.put(sub,find.get(sub)-1);
                    num = num - 1;
                    if(num == 0)
                    {
                        indice.add(i);
                        break;
                    }
                    left = left + interval;
                    sub = S.substring(left, left + interval);
                   
                }
            }
        }
       
        /*while(SLength - i>=interval)
        {
            String substring = S.substring(i, i + interval);
            for(int m = 0;m<LLength;m++)
            {
                if(substring.contains(L[m]))
                {
                    substring = delete(substring,L[m]);
                }
            }
            if(substring.isEmpty())
            {
                indice.add(i);
            }
            i++;
        }*/
       
        return indice;
    }
    public boolean contain(String str,String[] L)
    {
        int length = L.length;
        boolean b = false;
        for(int i = 0;i<length;i++)
        {
            if(str.equals(L[i]))
            {
                b = true;
                break;
            }
        }
        return b;
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/jessiading/p/3777544.html

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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