LeetCode Find All Anagrams in a String

本文介绍了一种高效算法来查找一个字符串中所有与另一字符串构成字母异位词的子串位置。通过使用类似队列的数据结构进行滑动窗口操作,文章详细解释了如何在O(n)的时间复杂度内解决问题。

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

题意:给出两个字符串s,t,找出s中所有的p的打散后的字符串在s中的下标

思路:使用类似队列的思路来做,在针对s元素入队列时,判断元素是否在p中出现。当队列元素个数刚好为p的长度,并且为p的打散字符串,则出队列。

代码如下:

public class Solution
{

    public List<Integer> findAnagrams(String s, String p)
    {
        List<Integer> ans = new ArrayList<>();
        int[] pCharArray = new int[26];
        int len_p = p.length();
        for (int i = 0; i < len_p; i++)
        {
            pCharArray[p.charAt(i) - 'a']++;
        }

        int start = 0, end = 0;
        while (end < s.length())
        {
            if (pCharArray[s.charAt(end++) - 'a']-- >= 1)
            {
                len_p--;
            }

            if (len_p == 0 && end - start == p.length())
            {
                ans.add(start);
            }

            if (end - start == p.length())
            {
                if (pCharArray[s.charAt(start) - 'a']++ >= 0)
                {
                    len_p++;
                }
                start++;
            }
        }
        return ans;
    }
}


内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
滑动窗口是一种常用的算法技巧,可以用于解决一类问题,其中包括一些LeetCode上的题目。通过维护一个窗口,我们可以在线性时间内解决一些需要处理连续子数组或子字符串的问题。以下是一些常见的滑动窗口问题: 1. 最小覆盖子串(Minimum Window Substring):给定一个字符串S和一个字符串T,在S中找出包含T所有字符的最小子串。 2. 字符串的排列(Permutation in String):给定两个字符串s1和s2,判断s2是否包含s1的排列。 3. 找到字符串中所有字母异位词(Find All Anagrams in a String):给定一个字符串s和一个非空字符串p,找到s中所有是p的字母异位词的子串。 4. 替换后的最长重复字符(Longest Repeating Character Replacement):给定一个只包含大写英文字母的字符串s,你可以将一个字母替换成任意其他字母,使得包含重复字母的最长子串的长度最大化。 5. 至多包含两个不同字符的最长子串(Longest Substring with At Most Two Distinct Characters):给定一个字符串s,找出至多包含两个不同字符的最长子串的长度。 以上只是几个例子,滑动窗口可以应用于更多类型的问题。在解决这些问题时,我们通常使用两个指针来表示窗口的左右边界,并根据具体问题的要求移动窗口。在每次移动窗口时,我们可以更新窗口的状态,例如统计字符出现次数、判断窗口是否满足条件等。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

kgduu

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值