(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。
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 !
求一个字符串中最长的连续出现的字符,输出该字符及其出现次数,字符串中无空白字符(空格、回车和 tabtab),如果这样的字符不止一个,则输出第一个。
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。
链接:49. 字母异位词分组 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
思路解析 对于每个单词,我们可以检查它的全部前缀是否存在,可以通过 Set 数据结构来加快查找
139. 单词拆分 给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出 s 。 注意:不要求字典中出现的单词全部都使用,并且字典中的单词可以重复使用。
我们使用递归的方法。每当遍历到一个字典中的单词之后,记录下当前的索引值,然后继续向后遍历。如果遍历到最后一个字符,恰好连接前面的字符,属于字典中的单词,则将此分割方式记录下来。
给出一个字符串数组 words 组成的一本英语词典。返回 words 中最长的一个单词,该单词是由 words 词典中其他单词逐步添加一个字母组成。
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一、题目解析: 至少有三个元素才能构成等差数列,题目要求返回的是子序列等差数列的个数
给你一份『词汇表』(字符串数组) words 和一张『字母表』(字符串) chars。
不久前我经历了某大厂的后台开发面试,对方给我抛过来一道开放式题目:”给你一本英文著作,你如何实现对它的有效压缩“。我当时看到问题心里感到一股拔凉,这道题非常适合那些熟悉数据压缩理论的同学,对我们这些非专业人士,需要压缩时就调用个gzip接口的人而言,看到这种问题感觉就是当头挨了狠狠一闷棍,心中堵得慌。
问题描述: 求两个字符序列的公共最长子序列。 ---- 最长公共子串 在回到子序列问题之前,先来了解一下子串的问题。 例如,HISH和FISH两个字符序列的公共最长子串就是:ISH。很容易理解。 ---- 绘制网格 通过上一次背包问题的学习,给了我一些很重要的启示: 每种动态规划解决方案都设计网格。 动态规划可以帮助你在给定约束条件下找到最优解。 问题可分解为彼此独立且离散的子问题时,就可以使用动态规划法来解决。 那么,要解决这个问题的网格长什么样呢?要确定这一点,你首先得回答: 1.单元格中的值是什么?
继二叉树、堆之后,接下来介绍另外一种树型的数据结构-Trie树,也可以叫它前缀树、字典树。例如我们再搜索引擎里输入几个关键字之后,后续的内容会自动续上。此时我们输入的关键词也就是前缀,而后面的就是与之匹配的内容,而这么一个功能底层的数据结构就是Trie树。那到底什么是Trie树?还是三个步骤来熟悉它,首先了解、然后实现、最后应用。
文章目录 1. 随机生成由2个大写字母(前2位)+2个小写字母(第3、4位)+4个数字(第5-8位)组成的密码(字符串) import random # 大写字母的ASCII码范围 a = [chr(i) for i in range(65, 91)] # 小写字母的ASCII码范围 b = [chr(j) for j in range(97, 123)] # 数字 c = [k for k in range(0, 10)] s = "" for x in range(1, 9): # 前两位 大
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)。
倘若要在一堆数据中对一个关键词进行匹配搜索,传统做法是把数据拆分开,然后遍历他们,看看是否包含这个关键词,对于 “fin” 和 “finish” 这样存在包含关系的单词来说是没问题的,但是对于 “fish” 和 “finish” 这样并不存在包含关系的单词就失效了,这时候期望计算出两个单词的相似性,比如 “fish” 和 “finish” 都包含 “ish”,“ish” 的长度是 3,我们可以理解相似性为 3。目前主流做法是通过最长公共子串来寻找两个或多个已知字符串最长的子串。
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)
第一种方法最直接,直接使用Python的库collections里的方法Counter,直接统计所有元素出现的次数,返回最大次数的元素即可。
解题思路: 题目要求我们将数组元素分块,分块的子数组分别升序排序后连接起来,需要与原数组升序排序后相同,要求我们输出能分得最多得块数。
leetcode刷题记录 本文记录一下leetcode刷题记录,记录一下自己的解法和心得。
滑动窗口是一种常用的算法技术,它适用于需要检查序列(如数组或字符串)中的一系列连续元素的问题。通过维护序列中的一段特定大小的连续元素集,滑动窗口减少了不必要的重复计算,从而优化了性能。这种技术经常用于求解最大或者最小总和、长度满足特定条件的子串或子数组的问题。
东京奥运会圆满收官!当然我自己也将迎来留学前的最后准备,所以更新速度可能还是会比较慢……但还好,大部分的内容都已经在之前写的差不多了,也希望最后这几篇我也能够尽快更完,当然也希望大家可以谅解~
若想求以i为结尾的所有子数组的等差数列的个数, 而子数组是连续的,想要构成等差数列,至少使i位置与 i-1和i-2位置构成等差数列
常关注本blog的读者朋友想必看过此篇文章:从B树、B+树、B*树谈到R 树,这次,咱们来讲另外两种树:Tire树与后缀树。不过,在此之前,先来看两个问题。 第一个问题: 一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析。
这道题比较简单,唯一可能需要注意的就是需要空间复杂度为O(1),也就是说不可以另外新建数据来储存元素,所以,我们可以尝试用双指针,从列表的两端,头尾交换位置即可完成目标反转。
阅读本文大概需要 5 分钟。 在使用搜索引擎时,当我们输入错误的关键词时,当然这里的错误是拼写错误,搜索引擎的下拉框中仍会显示以正确关键词为前前辍的提示,当你直接回车搜索错误的关键词时,搜索引擎的结果
更正式地来说,当 arr 的子数组 A[i], A[i+1], ..., A[j] 满足仅满足下列条件时,我们称其为湍流子数组:
我的博客即将同步至腾讯云开发者社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=1k2biw8u5kw2
秋招接近尾声,我总结了 牛客、WanAndroid 上,有关笔试面经的帖子中出现的算法题,结合往年考题写了这一系列文章,所有文章均与 LeetCode 进行核对、测试。欢迎食用
给定两个字符串 text1 和 text2,返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。
给定一个字符串数组 arr,字符串 s 是将 arr 某一子序列字符串连接所得的字符串,如果 s 中的每一个字符都只出现过一次,那么它就是一个可行解。
老读者可能比较熟悉,刚开始的时候写了一个排序算法系列,把常见的排序算法都写了,有兴趣的可以在公众号内的目录菜单栏中选择数据结构与算法查看。
前缀树(Trie 树,也称为字典树、单词查找树)是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串集合中的键。前缀树的主要优势在于能够快速地查找具有相同前缀的字符串,并且对于大量的字符串集合,它可以提供较高的检索效率。
全国排名:779 / 1913,40.7%;全球排名:2027 / 4729,42.8%
给你一个字符串 sequence ,如果字符串 word 连续重复 k 次形成的字符串是 sequence 的一个子字符串,那么单词 word 的 「重复值为 k」 。单词 word 的 「最大重复值」 是单词 word 在 sequence 中最大的重复值。如果 word 不是 sequence 的子串,那么重复值 k 为 0 。
题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文,有解题思路和代码,不定时更新补充。 目前范围:Leetcode前150题 动态规划题目 一维DP 一维DP需要的就是清晰的思路,每个题都变化很大 Longest Valid Parentheses/最长有效括号 找出一个只包含”(“和”)”的字符串中最长的有效子字符串的长度。有效的意思是指该子字符串中的括号都能正确匹配。 Maximum Subarray/ 最大子序和 由 N 个整数元素组成的一维数组 (A[0], A[1],…,A[n-1], A[
给出一个字符串数组words组成的一本英语词典。从中找出最长的一个单词,该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成。若其中有多个可行的答案,则返回答案中字典序最小的单词。
在示例代码中,str是一个字符串的变量名称,hello world则是该字符串的值,字符串的长度为11,该字符串的表示如下图所示:
今天继续来讲面试,已经出了将近十个美团java一面真题系列文章了,今天来讲一讲前缀树,相信大多数小伙伴对这个前缀树是很陌生的,有些甚至都没有听说过“前缀树”这个词,说实话我也是看面经才知道这个词的
KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练,但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂,很多正规的书本把概念一摆出直接劝退无数人。这篇文章将尽量以最详细的方式配图介绍KMP算法及其改进。文章的开始我先对KMP算法的三位创始人Knuth,Morris,Pratt致敬,懂得这个算法的流程后你真的不得不佩服他们的聪明才智。
我们可以使用动态规划来解决这个问题。首先,定义一个二维数组 dp,其中 dp[i][j] 表示从索引 i 到索引 j 的子串是否是回文串。如果子串是回文串,则 dp[i][j] 的值为 True,否则为 False。
题目:给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。
笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文,有解题思路和代码,不定时更新补充。 目前范围:Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串,求最少要进行多少次转换。转换规则为每次只能改变字符串中的一个字符,且每次转换后的字符串都要在给定的字符串集合中。 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标
很多人觉得动态规划很难,甚至认为面试出动态规划题目是在为难候选人,这可能产生一个错误潜意识:认为动态规划不需要掌握。
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