问题 B: 相同字符数目

本文介绍了一种用于计算两个字符串中相同字符数量的算法。该算法适用于包含大小写字母及数字的字符串,通过统计字符频率并比较两字符串的交集来得出结果。文章提供了完整的C++实现代码。

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问题 B: 相同字符数目

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题目描述

问题很简单,给定仅由大小写字符和数字字符组成的字符串A和B,统计A和B中相同字符的数目,不考虑字符的次序。例如字符串“ABCAD” 与”dACBA”, 相同字符共有四个,分别是两个‘A’,一个‘B’和一个‘C'.


输入

第一行是一个整数T,表示有多少组数据。每组数据一行,每行包括由空格分开的两个字符串A和B,字符串长度不超过100.

输出

对于每组数据,输出一行,该行仅包括一个整数,即两个字符串的相同字符数目。

样例输入

2 ABCAD dACBA 12345 abde

样例输出

4 0

提示

#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
using namespace std;
int main()
{

	int t;
	cin>>t;
	while(t--){
		int a[102],b[102],c[102];
		memset(a,0,sizeof(a));
		memset(b,0,sizeof(b));
		memset(c,0,sizeof(c));
		int a1[102],b1[102],c1[102];
		memset(a1,0,sizeof(a1));
		memset(b1,0,sizeof(b1));
		memset(c1,0,sizeof(c1));
		char A[102],B[102];
		cin>>A>>B;
		int lena=strlen(A);
		int lenb=strlen(B);
		int i;
		for(i=0;i<lena;i++)
		{
			if(A[i]>='0'&&A[i]<='9')
				c[A[i]-'0']++;
			if(A[i]>='a'&&A[i]<='z')
				a[A[i]-'a']++;
			if(A[i]>='A'&&A[i]<='Z')
				b[A[i]-'A']++;
		}
		for(i=0;i<lenb;i++)
		{
			if(B[i]>='0'&&B[i]<='9')
				c1[B[i]-'0']++;
			if(B[i]>='a'&&B[i]<='z')
				a1[B[i]-'a']++;
			if(B[i]>='A'&&B[i]<='Z')
				b1[B[i]-'A']++;
		}
		int sum=0;
		for(i=0;i<=9;i++)
			sum+=(c[i]<c1[i]?c[i]:c1[i]);
		for(i=0;i<='z'-'a';i++)
			sum+=(a[i]<a1[i]?a[i]:a1[i]);
		for(i=0;i<='Z'-'A';i++)
			sum+=(b[i]<b1[i]?b[i]:b1[i]);

	cout<<sum<<endl;
	}
	return 0;
}


要解决这个问题,首先需要理解字符串A和B的关系以及提取子串的规则。字符串A中包含重复的字母,而字符串B是一个不重复的有序字符序列。我们需要找到A中能够按B的顺序完整提取的子串的最大数目。 参考资源链接:[华为OD算法:最多提取子串数目Java解法实例](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/29nmutr6b0?spm=1055.2569.3001.10343) 在Java中,可以通过以下几个步骤实现这个算法: 1. **初始化数据结构**:创建一个`HashMap` `bMap`来存储字符串B中每个字符及其在B中的索引位置,方便快速查找。同时,创建一个与B长度相同的数组`charStat`,用于记录B中每个字符在A中的出现次数。 2. **遍历字符串A**:对A中的每个字符进行遍历,对于字符`w`,检查它是否在`bMap`中存在。如果存在,说明找到了一个潜在的子串,此时需要根据`charStat`数组中的记录来判断是否能够形成一个符合条件的子串。 3. **判断并更新状态**:如果当前字符`w`是B中的第一个字符,或者在B中的前一个字符尚未在A中使用完毕(即`charStat[index-1]`小于`charStat[index]`),则将`charStat[index]`减1,并将`ans`(即结果变量)加1。这表示我们找到了一个新的符合条件的子串。 4. **输出结果**:遍历完字符串A后,`ans`变量中存储的就是字符串A中最多可以按照B的顺序提取的子串的数目。 该算法的时间复杂度为O(n),其中n是字符串A的长度,因为我们仅需遍历A一次即可完成所有操作。这个算法的关键在于如何快速地定位和统计字符,并利用数组`charStat`来跟踪每个字符在A中的使用情况。 推荐查看《华为OD算法:最多提取子串数目Java解法实例》这本书,它提供了详细的实例和解析,可以加深你对这个算法以及类似滑动窗口或动态规划问题的理解。在阅读这本书之后,你可以尝试解决更多类似的算法问题,从而提高你的编程技能。 参考资源链接:[华为OD算法:最多提取子串数目Java解法实例](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/29nmutr6b0?spm=1055.2569.3001.10343)
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