方法1.截取字符串,循环字符串,遇到#就截掉最后一个字符,循环完毕之后,最后比较两个去除掉#退格之后的字符串是否相等,时间复杂度O(m+n),m、n是两个字符串的长度。空间复杂度O(1)
今天,我们讲一讲,JS中针对 String类型的相关算法的解题技巧和一些注意事项。
给定一个字符串 只包含字母和数字 按要求找出字符串中的最长连续子串的长度 字符串本身是其最长的子串 子串要求
枚举字符串中的每一个字符,从当前下标开始想两边扩散,知道i 和 j指向的字符不相等就判断结果需不需要更新,如果他们之间的长度比已经res大就更新结果。
普通的解法,没用用啥js函数,c语言思路,用hash记录下每个子串的字母,如果hash中的已经存在则表示遇到重复字母开始下一个子串查找。使用javascrupt有一个坑就是 if (currentSub[s[i]] === undefined)这句我一开始写成了if (!currentSub[s[i]]),这就有问题了,当currentSub[s[i]]为0时,也就是字符串的第一个字母,会判断为已经存在在hash中,因为js中!0 == true。上面解法的复杂度是O(n平方)。因为会有一个回退记录新子串的hash的过程。高端点的是用动态规划,以后学会了再更新吧hhh
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。
Trie树,即字典树,又称前缀树,是一种树形结构,典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不限于字符串),所以经常被搜索引擎用于文本词频统计。它的优先是,最大限度的减少无谓的字符串比较,提高查找效率。
提取字符串中的最长合法简单数学表达式, 字符串长度最长的,并计算表达式的值。 如果没有返回0. 简单数学表达式只能包含以下内容: 0-9数字,符号+-*
给定一个字符串,只包含字母和数字。 按要求找出字符串中的最长连续子串的长度。 字符串本身是其最长的子串。 子串要求:
题目: 给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 示例 1 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。 示例 2 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。 示例 3 输入: "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke",所以其长度为 3。 请注意,你的答案必须是 子串 的长度,"pwke" 是一个子序列,不是子串
输入一个字符串仅包含大小写字母和数字 求字符串中包含的最长的非严格递增连续数字序列长度 比如: 12234 属于非严格递增数字序列
编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。 如果不存在公共前缀,返回空字符串""。
给你一个字符串s,首尾相连成一个环形, 请你在环中找出o字符出现了偶数次最长子字符串的长度。
集合与字典 : 集合常见的形式是Set,字典常见的形式是Map Set 和 Map 主要的应用场景在于 数据重组 和 数据储存。 集合 与 字典 的区别: 共同点:集合、字典 可以储存不重复的值 不同点:集合类似于数组,元素的只有key没有value,value就是key。字典是以 key, value 的形式储存,键的范围不限于字符串,各种类型的值(包括对象)都可以当作键 时间复杂度: set或map可以用哈希表或平衡二叉搜索树实现 哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是`O(1)`,哈希表优点是
在刷了第一道 leetcode 的题以后我一直在思考,怎么才能让小白更清楚的了解到整个算法运行的过程。如果只是单纯的一点点看代码,从中摸清楚整个流程确实还是有一些难度。虽然就一道题来说,代码块并不会很大,但仅凭借变量之间的交换以及断点调试输出结果,还是很难在我们的大脑中形成一个完整的执行流程。
小明负责维护项目下的代码,需要查找出重复代码,用以支撑后续的代码优化,请你帮助小明找出重复的代码。 重复代码查找方法:以字符串形式给出两行代码(字符串长度1 < length <= 100,由英文字母、数字和空格组成),找出两行代码中的最长公共子串。 注:如果不存在公共子串,返回空字符串。
哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是O(1),哈希表优点是查找非常快,哈希表的缺点是失去了数据的顺序性,平衡二叉搜索树实现的map或set查找时间复杂度是O(logn),它保证了数据顺序性
3、一旦配置请求location映射到了指定的位置,那么下面全部的文件夹和文件都可以映射到,不需要在配置对其的映射,比如,但是如果使用其中的文件名重新映射了地址,那么这个路径将不能使用
MessagePack 是个什么东东?先来看一段官方的解释: MessagePack is an efficient binary serialization format. It lets you exchange data among multiple languages like JSON. But it’s faster and smaller. Small integers are encoded into a single byte, and typical short strings requ
我们使用某些算法来进行搜索过程。模式搜索的复杂性因算法而异。在数据库中执行搜索时它们非常有用。模式搜索算法对于在较大字符串的子字符串中查找模式非常有用。这个过程可以使用我们将在本文章中讨论的各种算法来完成。
作用域:server 、location、if 功能:如果一个URI匹配指定的正则表达式regex,URI就按照 replacement 重写。 rewrite 按配置文件中出现的顺序执行。 可以使用 flag 标志来终止指令的进一步处理。 如果 replacement 以 http:// 、 https:// 或 $ scheme 开始,将不再继续处理,这个重定向将返回给客户端。 rewrite后的请求参数 如果replacement包含新的请求参数,则在它之后附加先前的请求参数; 如果不想要之前的请求参数,则在replacement的末尾加一个问号,来避免附加先前的参数。
Nginx几乎是当下绝大多数公司在用的web应用服务,熟悉Nginx的配置,对于我们日常的运维工作是至关重要的,下面就Nginx的location配置进行梳理: 1)location匹配的是nginx
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我们可以遍历字符串的所有字符,计算每个字符为起点的不含有重复字符的字串长度,记录到全局变量。
输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。
给你一个二进制字符串 s 。如果字符串中由 1 组成的 最长 连续子字符串 严格长于 由 0 组成的 最长 连续子字符串,返回 true ;否则,返回 false 。
以abcabcbb为例,找出以每个字符结束,不包含重复字符的最长子串。那么其中最长的那个字符串即为答案。对于示例一中的字符串,我们列举出这些结果,其中括号中表示选中的字符以及最长的字符串:
给定两个字符串,你需要从这两个字符串中找出最长的特殊序列。最长特殊序列定义如下:该序列为某字符串独有的最长子序列(即不能是其他字符串的子序列)。
注意: alias只能用于location中(使用alias,目录名后面一定要加“/”),而root可以用在http、server和location中。
题目描述: 给定两个字符串,你需要从这两个字符串中找出最长的特殊序列。最长特殊序列定义如下:该序列为某字符串独有的最长子序列(即不能是其他字符串的子序列)。 子序列可以通过删去字符串中的某些字符实现,但不能改变剩余字符的相对顺序。空序列为所有字符串的子序列,任何字符串为其自身的子序列。 输入为两个字符串,输出最长特殊序列的长度。如果不存在,则返回 -1。 示例 : 输入: "aba", "cdc" 输出: 3 解析: 最长特殊序列可为 "aba" (或 "cdc") 说明: 两个字符串长度均小于100。 字
请注意,你的答案必须是 子串 的长度,"pwke" 是一个子序列,不是子串。
该算法的时间复杂度为O(n*m),其中n是字符串数组的长度,m是最长公共前缀的长度。
前缀是指从串首开始到某个位置 结束的一个特殊子串。字符串 的以 结尾的前缀表示为
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
https://leetcode-cn.com/problems/longest-uncommon-subsequence-i/
思路:通过数组下标方式遍历字符串并逐个比较,需要考虑非常多种可能的输入。(多次修改后最终用经典暴力求解法得出(也许)准确的答案)
(可能并不是最简洁的) 使用两个函数,一个函数用来计算用户输入的字符串当中最长的单词的长度。另一个函数用于遍历字符串,将符合最长长度的单词直接输出。
在此处,失配了,所以要进行回溯,i的初始位置变成第二个元素位置,j的初始位置变成第一个元素位置,再进行匹配
该方法用来将字符串中的某些子串替换为需要的内容,接受两个参数,第一个参数可以为正则或者子字符串,表示匹配需要被替换的内容,第二个参数为被替换的新的子字符串。如果声明为全局匹配则会替换所有结果,否则只替换第一个匹配到的结果。
对于前端开发者来说,如果开发经验不够充足的话,是很难知道客户端存储其实是有很多坑的。今天就来总结一些关于客户端存储的面试题,其实参加面试时一般面试官不会问这么深入,但如果你能回答的比他期望的深入的话,
输入: “abcabcbb” 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 “abc”,所以其长度为 3。
kmp算法用于字符串的模式匹配,也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置 比如 abababc 那么bab在其位置1处,bc在其位置5处 我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配,但那样的时间复杂度会是O(m*n) kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n)
首先抓取问题的关键点,一是“最长”,二是“公共”。然后再看问题都是在字符串中操作,所以小编首先想到的就是对字符串进行一系列切片操作。具体怎么实施,还得回到问题要求来。首先处理“最长问题”,既然是找最长,我们不妨就从最长子串开始依次递减一个字符进行比对。再结合“公共”来看,可知公共子串必定由给定字符串集中最短字符串决定,所以小编想到了先选取出给定字符串集中最短的字符串进行切片操作。
给定字符串列表,你需要从它们中找出最长的特殊序列。 最长特殊序列定义如下:该序列为某字符串独有的最长子序列(即不能是其他字符串的子序列)。
「最长特殊序列」定义如下:该序列为某字符串独有的最长子序列(即不能是其他字符串的子序列)。
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