算法题目二:寻找最长重复子序列(4) 求给定字符串重复最长的子串

寻找一个字符串中的最长的重复子串 问题:求一个字符串中的最长的重复子串 import java.util.*; /** 寻找一个字符串中的最长的重复子串 */ public class Solution { String reg,left; //最长的重复字串,极端情况就比如abcabc,最长重复字串就是abc //即为字符串长度的一半,当然这是极端情况,通常都是小于串长一半的 ... 阅读详情

本文为转载。原文地址:http://hi.baidu.com/taozpwater/item/7b705317ca8479f4746a8470

谢谢作者的智慧与分享!

1、问题

       输入一行字符串,找出其中出现的相同且长度最长的字符串,输出它。

 

2、解析

       例如“yyabcdabjcabceg”,输出应该为abc和3。

       可以将字符串yyabcdabjcabceg分解成如下子串

       yyabcdabjcabceg

       yabcdabjcabceg

       abcdabjcabceg

       .......

       eg

       g

       1)从最大子串开始正序查找,然后逆序查找,如果两次查找位置不一致说明存在重复子串。

       2)利用后缀数组求解

 

3、方法一

<cpp>

 

#include <iostream>

#include<string>

using namespace std;

int main()

{

    string str,tep;

    cout<<"请输入字符串"<<endl;

    cin>>str;

    for(int i=str.length()-1;i>1;i--)

    {

        for(int j=0;j<str.length();j++)

        {

            if(j+i<=str.length())

            {

                size_t t=0;

                size_t num=0;

                tep=str.substr(j,i);//从大到小取子串

                t=str.find(tep);//正序查找,从0开始查找字符串tep,返回tep的位置

                num=str.rfind(tep);//逆序查找,从0开始从后向前查找字符串,返回tep的位置

                                    //从前后分别查找字符串,正常情况下是刚开始的长串找不到的,到后来的短串前后才会重

                if(t!=num)//如果两次查找位置不一致说明存在重复子串

                {

                    cout<<tep<<" "<< t+1<<endl;//输出子串及位置

                    return 0;//因为是从长到短,所以再短的也就不找了

                }

            }

        }

    }

    return 0;

}

</cpp>

4、方法二

 

 #include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <ctype.h>

#include <string.h>

 

#define MAXCHAR 5000 //最长处理5000个字符

 

char c[MAXCHAR], *a[MAXCHAR];

 

int comlen(char *p, char *q)

{

    int i = 0;

    while(*p && (*p++ == *q++))

        ++i;

    return i;

}

/**

  * 比较字符串

  */

int pstrcmp(const void *p1, const void *p2)

{

    return strcmp(*(char* const *)p1, *(char* const*)p2);

}

 

int main()

{

    char ch;

    int n = 0;

    int i, temp;

    int maxlen = 0, maxi = 0;

    printf("Please input your string:\n");

    while((ch = getchar()) != '\n')

    {

        a[n] = &c[n];

        c[n++] = ch;

    }

    c[n] = '\0';

    qsort(a, n, sizeof(char*), pstrcmp);

    for(i = 0; i < n - 1 ;++i)

    {

        temp = comlen(a[i], a[i+1]);

        if(temp > maxlen)

        {

            maxlen = temp;

            maxi = i;

        }

    }

    

    printf("%.*s\n",maxlen, a[maxi]);

    return 0;

}

找工作知识储备(2)---数组字符串那些经典算法:最大子序列和,最长递增子序列,最长公共子串,最长公共子序列,字符串编辑距离,最长不重复子串,最长回文子串 0、前言         这一部分的内容原本是打算在之后的字符串或者数组专题里面写的,但看着目前火热进行的各家互联网公司笔试面试中,出现了其中的一两个内容,就随即将这些经典问题整理整理,单写一篇发上来了。这里争取覆盖面广一些,列举了7个最经典的问题,也会是之后大家笔试面试常见到的问题,而每个问题下都列举了几种思路,掌握这些经典问题的解题思路和算法相信对同类型问题的解答都能有帮助。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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MaoLin Tian's Blog 1126

数组字符串那些经典算法:最大子序列和,最长递增子序列,最长公共子串,最长公共子序列,字符串编辑距离,最长不重复子串,最长回文子串

出处:http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/11969497。 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢。 0、前言         这一部分的内容原本是打算在之后的字符串或者数组专题里面写的,但看着目前火热进行的各家互联网公司笔试面试中,出现了其中的一两个内容,就随即将这些经典问题整理整理,单写一篇发上来

J__King的专栏 769
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louis9212
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