LeetCode 466. 统计重复个数,循环字符串匹配优化

2024-01-03 15:04

本文主要是介绍LeetCode 466. 统计重复个数,循环字符串匹配优化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、题目

1、题目描述

定义 str = [s, n] 表示 str 由 n 个字符串 s 连接构成。

  • 例如,str == ["abc", 3] =="abcabcabc" 。

如果可以从 s2 中删除某些字符使其变为 s1,则称字符串 s1 可以从字符串 s2 获得。

  • 例如,根据定义,s1 = "abc" 可以从 s2 = "abdbec" 获得,仅需要删除加粗且用斜体标识的字符。

现在给你两个字符串 s1 和 s2 和两个整数 n1 和 n2 。由此构造得到两个字符串,其中 str1 = [s1, n1]str2 = [s2, n2] 。

请你找出一个最大整数 m ,以满足 str = [str2, m] 可以从 str1 获得。

2、接口描述

class Solution {
public:int getMaxRepetitions(string s1, int n1, string s2, int n2) {}
};

3、原题链接

466. 统计重复个数


二、解题报告

1、思路分析

官方给出的解法是循环节解法,笔者采用了类似KMP优化字符串匹配的思想,不难想到我们只要计算出n1个s1中匹配的s2的数量然后除以n2就是答案,那么我们无非就是在s1 * n1这个字符串上进行了一次字符串匹配,我们暴力的求解,即从第0个字符一直到len1 * n1个字符进行和s2的匹配,记录s2的数目则有如下暴力代码:

class Solution {
public:Solution(){ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0),cout.tie(0);}int getMaxRepetitions(string s1, int n1, string s2, int n2) {int len1 = s1.size() , len2 = s2.size() , p2 = 0 , cnt = 0;for(int i = 0 ; i < n1 ; i++)for(int j = 0 ; j < len1 ; j++)if(s1[j] == s2[p2]){p2++;if(p2 == len2)p2 = 0 , cnt ++;}return cnt / n2;}
};

n1可以达到1e6量级,len1可以达到100量级,那么总体就是1e8量级,不出意外,49个样例全部通过但是卡常,所以还是没过。

但这说明只要对暴力解法进行小优化就可以通过本题。由于在一个循环字符串中寻找另一个字符串的数目,这显然有许多的冗余匹配,那么我们不妨像kmp那样,开一个数组nxt[],nxt[i]存储从s2下标i开始和单个s1能够匹配的字符串数目(这里s2是循环的,但是统计的是和单个s1匹配的字符数目),nxt的求解可以暴力求解,由于len1,len2不超过100,所以整体预处理不超过1e4

有了nxt后,我们再在n1 * s1 上进行匹配就可以优化为O(n1)了,为什么呢?

两个字符串从0开始匹配,第一个s1匹配结束,s2下标从0变为(nxt[0] + 0)%len2,再跟第二个s1匹配,s2下标又变为 ((0 + nxt[0]) % len1 + nxt[(0 + nxt[0]) % len1]) % len1……

直接看代码会明了很多

2、复杂度

时间复杂度: O(n1) 空间复杂度:O(L)

3、代码详解

​相比于循环节的方法,该方法的代码要简洁很多,当然该方法也可以进一步优化为循环节方法,如果让你将该方法进一步优化,那么阁下又该如何应对呢?
class Solution {
public:
int nxt[101] , len1 , len2 , sum;int getMaxRepetitions(string s1, int n1, string s2, int n2) {memset(nxt , 0 , sizeof(nxt));len1 = s1.size() , len2 = s2.size() , sum = 0;for(int i = 0 ; i < len2 ; i++)for(int j = i , k = 0 ; k < len1 ; k++)if(s2[j] == s1[k])nxt[i]++ , j = (j + 1) % len2;for(int i = 0 ,j = 0 ; i < n1 ; i++)sum += nxt[j] , j = (j + nxt[j]) % len2;return sum / (len2 * n2);}
};

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