leetcode28:给你两个字符串 haystack 和 needle ,请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标(下标从 0 开始)。如果 needle 不

题目

给你两个字符串 haystack 和 needle ,请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标(下标从 0 开始)。如果 needle 不是 haystack 的一部分,则返回 -1 。

示例 1:

输入:haystack = "sadbutsad", needle = "sad"
输出:0
解释:"sad" 在下标 06 处匹配。
第一个匹配项的下标是 0 ,所以返回 0 。
示例 2:

输入:haystack = "leetcode", needle = "leeto"
输出:-1
解释:"leeto" 没有在 "leetcode" 中出现,所以返回 -1 。
提示:

1 <= haystack.length, needle.length <= 104
haystack 和 needle 仅由小写英文字符组成
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题解

class Solution {
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        if (haystack.contains(needle)){
            return haystack.indexOf(needle);
        }else {
            return -1;
        }
    }
}
<think>嗯,用户问的是如何用Go语言实现找出字符串第一个匹配下标,类似于字符串查找的问题。这个问题应该就是实现类似字符串的indexOf功能吧。那我得先回忆一下常见的字符串匹配算法有哪些,比如暴力法、KMP算法、Boyer-Moore算法,或者Rabin-Karp算法这些。过用户可能希望的是一个简单易懂的实现,而是特别复杂的算法,尤其是对于刚学Go的人来说,可能暴力法更容易理解实现。过暴力法的时间复杂度可能够好,但在实际应用中,如果字符串是特别长的话,可能也够用了。 首先,我得考虑输入的情况。比如,如果needle是空字符串的话,应该返回0吗?但根据题目描述,可能题目中的needle是非空的,因为在示例中没有这种情况。过题目是否允许needle为空呢?题目描述中的例子都是非空的。可能在实际代码中需要处理这种情况,比如如果needle长度为0,返回0或者根据题目要求处理。但题目中用户给出的例子输入都是非空的,可能题目中假设needle为空。所以代码中是否需要处理呢?可能需要判断,比如如果needle的长度为0的话,返回0,或者根据题目要求。例如,LeetCode上的这道题(应该是第28题)中,当needle为空时返回0。所以在代码中应该首先处理这种情况。 然后,如果haystack的长度比needle还短的话,直接返回-1。这应该是显而易见的。 那暴力法的思路是:遍历haystack的每个可能的起始位置,然后检查从该位置开始的子字符串是否与needle匹配。例如,对于haystack中每个i(从0到len(haystack)-len(needle)),检查haystack[i:i+len(needle)]是否等于needle。如果找到第一个匹配的就返回i,否则返回-1。 这样的时间复杂度是O((n-m)*m),其中n是haystack的长度,m是needle的长度。当nm很大时,这可能太高效,但对于大多数情况来说,可能已经足够了,尤其是Go的字符串切片比较高效的情况下。 那么Go的实现应该怎么写呢?首先,处理特殊情况:如果needle的长度是0,返回0。然后,如果haystack的长度小于needle的长度,返回-1。否则,遍历i从0到n-m(n是haystack的长度,m是needle的长度),然后在每个i的位置,比较子字符串是否等于needle。 比如,在Go中,可以用循环: for i := 0; i <= len(haystack)-len(needle); i++ { if haystack[i:i+len(needle)] == needle { return i } } return -1 但这样的话,每次切片比较是否足够高效?因为在Go中,字符串的比较是按节逐个比较的,所以当needle较长时,这可能比较耗时。但对于大多数实际情况,特别是题目中的测试用例,这可能已经足够快。 那用户给出的示例1中,haystack是"sadbutsad",needle是"sad"。遍历i=0时,子字符串是sad,匹配,返回0。另一个匹配在i=6,但因为是第一个,所以直接返回0。示例2中,haystack是"leetcode",needle是"leeto",needle长度是5,haystack长度是8。i的取值范围是03。每个位置检查子字符串是否等于leeto,显然没有,返回-1。 那这样的代码是否符合要求呢?应该可以处理这些情况。那需要考虑边界条件,例如当haystackneedle长度相等的情况,这时候i只能是0,直接比较整个字符串是否相等。 那这样的暴力解法在Go中的实现应该没有问题。那用户可能想知道有没有更高效的方法,比如KMP算法。但在面试或者实际编码中,可能更倾向于暴力解法,因为实现简单,除非有特别大的数据量。但题目中的要求可能只希望用暴力法解决,或者用户想了解同方法。 所以,我应该先给出暴力法的实现,然后如果有必要的话,再介绍更高效的算法比如KMP,但可能用户主要是想了解如何实现这个功能,所以可能暴力法足够。 那现在编写Go代码的话,需要注意字符串切片操作的正确性。比如,当i+len(needle)是否会超出haystack的范围?在循环条件中i <= len(haystack)-len(needle)的话,i+len(needle)的最大值是len(haystack)-len(needle)+len(needle)=len(haystack),所以会越界。所以切片是安全的。 所以代码的大致结构是: func strStr(haystack string, needle string) int { if len(needle) == 0 { return 0 } n, m := len(haystack), len(needle) if n < m { return -1 } for i := 0; i <= n - m; i++ { if haystack[i:i+m] == needle { return i } } return -1 } 这样应该可以处理大多数情况。那对于测试用例,示例1的输入,haystack长度是9,needle长度3。i可以取0到6。在i=0匹配,返回0。示例2的haystack长度8,needle长度5,i从03,都匹配,返回-1。 那这个实现是否正确呢?应该没问题。那是否需要考虑Go中的字符串比较是否区分大小写?题目中的例子都是小写,所以假设都是区分大小写的,这也符合字符串比较的常规逻辑。 那这就是一个简单直接的实现。过可能用户想知道有没有其他方法,比如KMP算法。那是否有必要介绍一下? 比如,KMP算法通过预处理模式串(needle)来构建部分匹配表(也就是最长公共前后缀),从而在匹配失败时跳过一些必要的比较,将时间复杂度降低到O(n+m)。这在处理大字符串时更高效。过实现起来稍微复杂一些。 那如果需要用KMP算法实现,应该如何做呢?那步骤大致是: 1. 预处理needle,生成部分匹配表(prefix数组)。 2. 使用两个指针,i遍历haystack,j表示当前在needle中的位置。 3.匹配时,ij都递增。 4.匹配时,根据prefix数组回退j的位置,直到j=0或者找到匹配的位置。 5. 当j等于needle的长度时,说明找到匹配,返回i-j的值。 所以,编写KMP的实现需要先构建prefix数组。那prefix数组的构造方法是怎样的呢? 例如,对于needle="ababc",prefix数组的构造过程是: 初始化prefix数组长度等于needle的长度,prefix[0]=0。 然后,从索引1开始遍历needle,维护一个len变量表示当前最长公共前后缀的长度。初始len=0。 对于每个i: - 如果needle[i] == needle[len],则len++,prefix[i] = len,i++。 - 否则,如果len >0,则len = prefix[len-1] - 否则,prefix[i] = 0,i++. 这样构造prefix数组。然后,在匹配阶段,使用两个指针ij,i遍历haystack,j遍历needle。每次比较haystack[i]needle[j],如果相等则都后移,否则根据prefix数组调整j的位置。 当j等于m时,说明找到了匹配,返回i-j的起始位置。 那在Go中实现的话,可能代码会更复杂一些,但对于大字符串会更高效。 那用户的问题是否需要给出KMP的实现?或者是否只需要暴力法? 根据用户的问题描述,用户可能希望得到正确的实现,而暴力法在大多数情况下已经足够,所以可能给出暴力法的实现即可,但也可以提到更高效的算法,如KMP,并给出两种方法的对比。 过,在LeetCode上,这道题用暴力法可以通过,因为测试用例可能会特别大。所以对于面试或一般用途,暴力法是可行的。 因此,在回答中,应该首先给出暴力法的实现,并解释其步骤,然后可以简要介绍其他方法,如KMP,但重点放在暴力法的实现上。 那现在总结回答的结构: 1. 问题分析:找出needlehaystack中的第一个出现的下标,否则返回-1。 2. 处理特殊情况:needle为空,返回0haystack长度小于needle返回-1。 3. 暴力法的思路:遍历每个可能的起始位置,比较子字符串。 4. Go代码实现暴力法。 5. 示例分析,验证代码的正确性。 6. 时间空间复杂度分析:暴力法的时间复杂度是O((n-m)*m),空间O(1)。 7. 可能提到其他算法如KMP,但说明在大多数情况下暴力法足够。 那这样的结构应该能帮助用户理解问题并实现正确的解决方案。现在需要将这些步骤用中文清晰地表达出来,确保结构清晰,代码正确。</think>要解决在字符串 `haystack` 中找到 `needle` 的第一个匹配下标的问题,可以通过以下步骤实现: ### 方法思路(暴力法) 1. **处理特殊情况**: - 若 `needle` 为空字符串,返回 `0`(根据题目要求)。 - 若 `haystack` 长度小于 `needle`,直接返回 `-1`。 2. **遍历所有可能的起始位置**: - 从 `haystack` 的每个位置 `i` 开始,截取长度为 `len(needle)` 的子字符串。 - 若子字符串与 `needle` 相等,返回当前下标 `i`。 3. **未找到时返回 `-1`**。 ### Go 代码实现 ```go func strStr(haystack string, needle string) int { if len(needle) == 0 { return 0 } n, m := len(haystack), len(needle) if n < m { return -1 } for i := 0; i <= n-m; i++ { if haystack[i:i+m] == needle { return i } } return -1 } ``` ### 示例分析 - **示例 1**: ```text 输入:haystack = "sadbutsad", needle = "sad" 输出:0 ``` 检查 `i=0` 时,子字符串 `haystack[0:3]` 为 `"sad"`,匹配成功,直接返回 `0`。 - **示例 2**: ```text 输入:haystack = "leetcode", needle = "leeto" 输出:-1 ``` `needle` 长度超过 `haystack` 的一半,遍历所有可能的 `i` 后无匹配,返回 `-1`。 ### 复杂度 - **时间复杂度**:$O((n-m) \cdot m)$,其中 `n` 是 `haystack` 的长度,`m` 是 `needle` 的长度。最坏情况下需遍历所有可能的起始位置,每次比较需 $O(m)$ 时间。 - **空间复杂度**:$O(1)$,仅使用常数级额外空间。 ### 其他高效算法(如 KMP) 对于大规模字符串匹配,**KMP 算法**(时间复杂度 $O(n+m)$)更高效。其核心是预处理 `needle` 生成部分匹配表,减少重复比较。但实现较复杂,在一般场景下暴力法已足够。
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