關於暴力解和動規說的最好的
空間複雜度 o(1) 還是左神的p225說的好。其實也沒什麼意思orz!
問題:有兩個字串str1和str2,求出兩個字串中最長公共子串長度。
時間複雜度:
假設兩個字串str1和str2的長度分別為x和y,則字串的子串個數分別為
n1 = x + (x-1) + ... + 1 = x(x-1) / 2
n2 = y + (y-1) + ... + 1 = y(y-1) / 2
所以,暴力求解法下,對比兩個子串是否相等,時間複雜度為o(x^2*y^2),即o(n^4)。
遍歷str1的每乙個子串a,然後str2.find(a)==string::npos 看str2裡面有無對應的子串,因為find用的是kmp,find的複雜度是y,所以總的複雜度是o(x^2*y),即o(n^3)
不用str.find 也能做到o(n^3)
不是遍歷str1的每乙個子串,而是把str1中以str1【i】為開頭,str1【str1.len()-1】為結尾的子串,跟str2中以str2【j】為開頭,str2【str2.len()-1】為結尾的子串,依次比較,找到兩個字串的最長公共字首,複雜度依舊是o(n^3)。
狀態轉移方程:
假設,兩個字串分別為
a = a1, a2, ..., ax
b = b1, b2, ..., by
我們定義dp[i][j]的含義是:必須把a[i-1]和b【j-1】當作公共子串最後乙個字元的情況下,公共子串最長能有多長。
常規動規思想:
另一種角度:
class longestsubstring
}}
return res;}};
自然dp陣列的維度就是n維的,時間複雜度也是o(n^n),實際中自然不可能用這種方法的,那就是用字尾陣列做,不過這逼玩意屬實太難,假如面試碰到,跟他bb一下,就ok了
把n個字串的所有字尾,排序,假如n個字串的總長度是k,那麼字尾的個數是k,而排序假如用倍增演算法+基數排序,那時間複雜度是o(klogk),即使用快排,假如字串是隨機的,那其實也就是o(klogk)
最壞的情況: 快排每個字尾(n log n),但是這是字串,所以比較任意兩個字尾的複雜度其實是o(n),這樣一來就是接近o(n^2 log n)的複雜度,但是其實,假如是隨機的字串,比較任意兩個字尾的平均複雜度應該是o(1),因為一共就那麼幾個字元,比不了幾個字元就判斷出大小了。
然後還有幾個重要的性質:
1)任意1個子串都是某個字尾的字首
2)任意2個字尾(i,j)之間的最長公共字首,都是這一段相鄰字尾之間的最長公共字首的最小值,
即 lcp(i,j)=min(i而求相鄰兩個最長公共字首(即,裡面的height陣列)又有個優化,可以做到o(n)
搞出了這些之後,對於n個字串的最長公共字首,是字尾陣列中相鄰n項(得是分別來自n個不同字串)的最大公共字首,
最後的複雜度是o(k* logk)
n個字串的 具體的可以看看
字尾陣列: 粗暴介紹
性質2的證明
比較圖形化的介紹:
最後貼的** 很棒!
最長公共子串,字串
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