1. 求字串的最長不重複子串的長度
舉例:問題分析:
記字串存放在字元陣列cs
中,遍歷cs
的下標為i
。分析可知,想求截止到i
的最長不重複子串的長度,只要從i
向左,找到第1個重複的字元,其右邊的數標記為left
,則所求長度就是i-left+1
與之前求得的結果中的最大值。舉例說明:
經分析可知,該演算法需要在每一次遍歷時,向左查詢0~i
個不等的元素,所以時間複雜度是o(n2),空間複雜度o(1)。
上述方案尚有優化的空間,是因為在尋找left
時採用了簡單的遍歷。經過分析可以知道left的變化是有規律的。只要知道與cs[i]相同的字元在上一次出現的位置,記為k,則left=k+1(k>=left的前提下)。所以,我們需要乙個陣列,記錄所有元素最後出現的下標,就可以將查詢left的時間從o(n)降到o(1),此時時間複雜度是o(n),空間複雜度是o(1)(增加了長度為256的定長輔助陣列,所以空間複雜度不變)。
實現**如下:
public class solution
return max;}}
考慮使用二維陣列help[i][j]
,其中i
是str1
的下標,j
是str2
的下標,help[i][j]
記錄的是str1的第i個字元與str2的第j個字元是否相等。舉例說明,字串abccba
與deccb
,其help
陣列為:
很明顯,最長公共子串就是help中對角線上全為1的最長序列,就是圖中的紅色部分。這種解法使用了乙個m*n
的輔助陣列,將時間複雜度降到了o(mn)。
其實,help
陣列並不需要m*n
,只需要n
就夠了。如果將help
陣列記錄成如下方式:
這樣一來,其實我們在每輪遍歷時,只需要記錄help的一行就可以了,如圖中紅框所示。下一趟遍歷可以覆蓋掉上一趟的結果,只要將有可能是最長的位置記錄下來即可,這裡要使用兩個變數end
與length
。end
記錄help陣列當前的下標,length
記錄對應的公共子串的長度。在最後一輪遍歷結束後,只需要返回從end-length+1
到end
的子串,就可以了。
下面是**:
public string getlongestcommonsubstring(string str1, string str2)
}}else
help[j]=0;}}
//get the longest common substring and return it
if(length==0)
return null;
else
return small.substring(end-length+1,end+1);
}
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