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社区首页 >专栏 >码不停题:LeetCode75-Day2【字符串】

码不停题:LeetCode75-Day2【字符串】

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小熊学Java
发布2023-07-12 16:04:32
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发布2023-07-12 16:04:32
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文章被收录于专栏:全栈学习之路全栈学习之路

LeetCode打卡第二天

205. 同构字符串

❓题目描述

给定两个字符串 s 和 t ,判断它们是否是同构的。 如果 s 中的字符可以按某种映射关系替换得到 t ,那么这两个字符串是同构的。 每个出现的字符都应当映射到另一个字符,同时不改变字符的顺序。不同字符不能映射到同一个字符上,相同字符只能映射到同一个字符上,字符可以映射到自己本身。

👉题目示例

示例 1:

代码语言:javascript
复制
 输入:s = "egg", t = "add"
 输出:true

示例 2:

代码语言:javascript
复制
 输入:s = "foo", t = "bar"
 输出:false

示例 3:

代码语言:javascript
复制
 输入:s = "paper", t = "title"
 输出:true

💡题目解析

这里很显然是做映射,就好比语文中的AABB、ABAC等四字成语一样,我最初想到的就是遍历字符串,然后按0123456等顺序组成,第一个字母出现即为1,egg则可表示为011,而相同的字母可用Map获取之前的计数的值

💡思路1:遍历字符串,计数
  • 初始化count = 0,Map存储字符,Stringbuilder添加计算值
  • 遍历字符串,获取每一个字符char c = s.charAt(i)
  • 利用StringBuilde增加计数的count,若map.get(c)不为null,则表示当前字符已经存在,则添加该字符的值,若为null,map添加元素,且计数count++StringBuilde添加计数值
💡思路2:同思路1,改用数组
  • 初始化count = 0,Map存储字符,Stringbuilder添加计算值
  • 遍历字符串,获取每一个字符char c = s.charAt(i)
  • 利用StringBuilde增加计数的count,若map.get(c)不为null,则表示当前字符已经存在,则添加该字符的值,若为null,map添加元素,且计数count++StringBuilde添加计数值
💡思路3:哈希表

初始化两张哈希表,第一张哈希表 s2t 以 s中字符为键,映射至 t 的字符为值,第二张哈希表t2s 以 t 中字符为键,映射至 s 的字符为值

不断遍历字符,若产生冲突,说明无法进行同构

这里以示例2为例

代码语言:javascript
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 输入:s = "foo", t = "bar"
 第一轮
 s2t(f,b)
 t2s(b,f)
 
 第二轮
 s2t(o,a)
 t2s(a,o)
 
 第三轮
 s2t(o,r)
 因第二轮已经存在(o,a),产生冲突,返回false
 t2s(b,f)

📝代码实现

📝思路1实现
代码语言:javascript
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 class Solution {
     public boolean isIsomorphic(String s, String t) {
         //若其中一个为空则返回false
         if("" == s || "" == t){
             return false;
        }
         return isIsomorphicTran(s).equals(isIsomorphicTran(t));
    }
 
     public String isIsomorphicTran(String s){
         int n = s.length();
         //存储字符和计数值
         Map<Character, Integer> map =  new HashMap<Character, Integer>(n);
         StringBuilder sb = new StringBuilder();
         int count = 0;
         for(int i = 0; i < n; i++){
             char c = s.charAt(i);
             Integer j = map.get(c);
             //若不为空,则添加已经存在的计数值
             if(null != j){
                 sb.append(j);
            }else{
                 //为空,则为新的字符,计数+1
                 count++;
                 map.put(c, count);
                 sb.append(count);
            }
        }
         return sb.toString();
    }
 }
📝思路3实现
代码语言:javascript
复制
 class Solution {
     public boolean isIsomorphic(String s, String t) {
         //初始化map
         Map<Character, Character> s2t = new HashMap<Character, Character>();
         Map<Character, Character> t2s = new HashMap<Character, Character>();
         int len = s.length();
         for (int i = 0; i < len; ++i) {
             char x = s.charAt(i), y = t.charAt(i);
             //如果产生冲突则返回false
             if ((s2t.containsKey(x) && s2t.get(x) != y) || (t2s.containsKey(y) && t2s.get(y) != x)) {
                 return false;
            }
             //添加元素进map
             s2t.put(x, y);
             t2s.put(y, x);
        }
         return true;
    }
 }

📈复杂度分析

📈思路1复杂度

时间复杂度:遍历的次数为字符串的长度,所以复杂度为O(n)

空间复杂度:O(1)

📈思路3复杂度

时间复杂度:时间复杂度:O(n),其中 n 为字符串的长度。我们只需同时遍历一遍字符串 s和 t 即可

空间复杂度:O(∣Σ∣),其中 Σ 是字符串的字符集。哈希表存储字符的空间取决于字符串的字符集大小,最坏情况下每个字符均不相同,需要 O(∣Σ∣) 的空间。

392. 判断子序列

❓题目描述

给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。(例如,"ace"是"abcde"的一个子序列,而"aec"不是)。 进阶: 如果有大量输入的 S,称作 S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿,你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下,你会怎样改变代码?

👉题目示例

示例 1:

代码语言:javascript
复制
 输入:s = "abc", t = "ahbgdc"
 输出:true

示例 2:

代码语言:javascript
复制
 输入:s = "axc", t = "ahbgdc"
 输出:false

💡题目解析

题目中可以得到的信息:为t的子序列,且顺序不能变,按照t的字符顺序排列

💡思路1:利用双指针遍历
  • 初始化双指针ij,分别用于遍历字符串st
  • 遍历的终止条件:i < s && j < t,不能超过字符串长度
  • s的第i个字符等于t的某一个字符,则i++s开始遍历第二个、第三个元素
  • 不相等,则t一直遍历直到结束
  • 是否为子字符串的条件:i==n,也就是s字符串遍历完了,存在相等

📝代码实现

📝思路1实现
代码语言:javascript
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 class Solution {
     public boolean isSubsequence(String s, String t) {
         //获取字符长度
         int n = s.length(), m = t.length();
         //初始化遍历指针
         int i = 0, j = 0;
         //i 遍历对应 n , j -> m
         while(i < n && j < m){
             //s的第i个元素 == t的第j个元素,若相等,则s+1,s往后遍历
             if(s.charAt(i) == t.charAt(j)){
                 i++;
            }
             // j往后遍历
             j++;
        }
         //是否遍历完
         return i == n;
    }
 }

📈复杂度分析

时间复杂度:O(n+m),其中 n 为 s 的长度,m 为 t 的长度。每次无论是匹配成功还是失败,都有至少一个指针发生右移,两指针能够位移的总距离为 n+m。

空间复杂度:O(1)。


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原始发表:2022-07-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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