题目描述

给定两个分别由字母组成的字符串A和字符串B,字符串B的长度比字符串A短。请问,如何最快地判断字符串B中所有字母是否都在字符串A里?

为了简单起见,我们规定输入的字符串只包含大写英文字母,请实现函数bool StringContains(string &A, string &B)

比如,如果是下面两个字符串:

String 1:ABCD

String 2:BAD

答案是true,即String2里的字母在String1里也都有,或者说String2是String1的真子集。

如果是下面两个字符串:

String 1:ABCD

String 2:BCE

答案是false,因为字符串String2里的E字母不在字符串String1里。

同时,如果string1:ABCD,string 2:AA,同样返回true。

分析与解法

题目描述虽长,但题意很明了,就是给定一长一短的两个字符串A,B,假设A长B短,要求判断B是否包含在字符串A中。

初看似乎简单,但实现起来并不轻松,且如果面试官步步紧逼,一个一个否决你能想到的方法,要你给出更好、最好的方案时,恐怕就要伤不少脑筋了。

解法一

判断string2中的字符是否在string1中?最直观也是最简单的思路是,针对string2中每一个字符,逐个与string1中每个字符比较,看它是否在String1中。

代码可如下编写:

def StringContian(strA, strB):
for i in strB: # 循环字符串A
m = 0 # 每次循环设置不等个数为0
for j in strA: # 循环字符串B
if i != j: # 如果字符串A中的第j个字符串和B中的第j个字符串不相等,就加1,不相等就加0
m += 1
if m >= len(strA): # 如果不相等个数大于等于A字符串长度,就说明B的第i个字符在A字符串中没有,则绝对不包含
return False
return True # 表明B中的每个字符在A字符串中都出现了,返回Ture strA = input().strip() # 获取输入字符串A
strB = input().strip() # 获取输入字符串B
print(StringContian(strA,strB)) # 打印结果

假设n是字符串String1的长度,m是字符串String2的长度,那么此算法,需要O(n*m)次操作。显然,时间开销太大,应该找到一种更好的办法。

解法二

如果允许排序的话,我们可以考虑下排序。比如可先对这两个字符串的字母进行排序,然后再同时对两个字串依次轮询。两个字串的排序需要(常规情况)O(m log m) + O(n log n)次操作,之后的线性扫描需要O(m+n)次操作。

关于排序方法,可采用最常用的快速排序,参考代码如下:

def StringContian(strA, strB):
strA = ''.join(sorted(strA)) # 字符串A排序
strB = ''.join(sorted(strB)) # 字符串B排序
for i in range(len(strB)): # 循环字符串B
m = 0
while m < len(strA) and (strA[m] < strB[i]): # 循环字符串A,如果A中某个字符小于B中的第i个字符,则加1
m += 1
if m >= len(strA) or strA[m] > strB[i]: # 加完之后,如果长度大于等于A的长度,或者A中的第m+1个字符比B中第i个字符大,则说明字符串A不包含字符串B
return False
return True strA = input().strip() # 获取输入字符串A
strB = input().strip() # 获取输入字符串B
print(StringContian(strA,strB)) # 打印结果

解法三

有没有比快速排序更好的方法呢?

我们换一种角度思考本问题:

假设有一个仅由字母组成字串,让每个字母与一个素数对应,从2开始,往后类推,A对应2,B对应3,C对应5,......。遍历第一个字串,把每个字母对应素数相乘。最终会得到一个整数。

利用上面字母和素数的对应关系,对应第二个字符串中的字母,然后轮询,用每个字母对应的素数除前面得到的整数。如果结果有余数,说明结果为false。如果整个过程中没有余数,则说明第二个字符串是第一个的子集了(判断是不是真子集,可以比较两个字符串对应的素数乘积,若相等则不是真子集)。

思路总结如下:

  1. 按照从小到大的顺序,用26个素数分别与字符'A'到'Z'一一对应。
  2. 遍历长字符串,求得每个字符对应素数的乘积。
  3. 遍历短字符串,判断乘积能否被短字符串中的字符对应的素数整除。
  4. 输出结果。

如前所述,算法的时间复杂度为O(m+n)的最好的情况为O(n)(遍历短的字符串的第一个数,与长字符串素数的乘积相除,即出现余数,便可退出程序,返回false),n为长字串的长度,空间复杂度为O(1)。

# 此方法只有理论意义,因为整数乘积很大,有溢出风险
def StringContian(strA, strB):
p = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97, 101] # 将26个字母对应26个素数
f = 1
for i in strA: # 循环字符串A
x = p[ord(i) - ord('A')] # 求出第i个字符对应的素数
if (f % x): # 如果字符串未重复,则给f乘以对应的素数
f *= x
for j in strB: # 循环字符串B
y = p[ord(j) - ord('A')] # 如果第j个字符在字符串A中出现,则余数为0,否则余数不为0,返回False
if (f % y):
return False
return True strA = input().strip() # 获取输入字符串A
strB = input().strip() # 获取输入字符串B
print(StringContian(strA,strB)) # 打印结果

此种素数相乘的方法看似完美,但缺点是素数相乘的结果容易导致整数溢出。

解法四

如果面试官继续追问,还有没有更好的办法呢?计数排序?除了计数排序呢?

事实上,可以先把长字符串a中的所有字符都放入一个Hashtable里(python可理解为字典或者列表),然后轮询短字符串b,看短字符串b的每个字符是否都在Hashtable里,如果都存在,说明长字符串a包含短字符串b,否则,说明不包含。

def StringContian(strA, strB):
for i in strB: # 循环遍历字符串B中每个字符
if i not in strA: # 如果第i个字符没有在A中出现,则返回False
return False
return True strA = input().strip() # 获取输入字符串A
strB = input().strip() # 获取输入字符串B
print(StringContian(strA,strB)) # 打印结果

这个方法的实质是用字符串本身代替了hashtable,空间复杂度为O(1),时间复杂度还是O(n)。

举一反三

  • 一个字段中存储了若干个单词
  • 查找指定单词在字典中的兄弟单词个数
  • 将找到的兄弟按字典顺序排序,打印出指定的某个序号的单词(从1开始)
  • 输入描述:先输入单词个数n,再输入n个单词作为字典,然后再输入一个单词,查找其在字典中的兄弟单词个数,再输入要打印的兄弟单词中的第m个

输入:3 abc bca cab abc 1

输出:2 bca

while True:
try:
s = input().strip().split()
dict_num = int(s[0])
bro_search_num = int(s[-1])
dict_list = []
for i in range(1,dict_num+1):
dict_list.append(s[i])
key = s[dict_num + 1]
result = []
for j in dict_list:
if len(j) != len(key) or j == key:
continue
letter = list(j)
for m in key:
if m in letter:
letter.remove(m)
if len(letter) == 0:
result.append(j)
result.sort()
print(len(result))
if bro_search_num <= len(result):
print(result[bro_search_num - 1])
except:
break

算法之--字符串包含【python实现】的更多相关文章

  1. 【字符串处理算法】字符串包含的算法设计及C代码实现【转】

    转自:http://blog.csdn.net/zhouzhaoxiong1227/article/details/50679587 版权声明:本文为博主原创文章,对文章内容有任何意见或建议,欢迎与作 ...

  2. xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题

    xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题 Python simhash算法解决字符串相似问题

  3. python-学习笔记之-Day5 双层装饰器 字符串格式化 python模块 递归 生成器 迭代器 序列化

    1.双层装饰器 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # author:zml LOGIN_INFO = False IS_ADMIN = Fal ...

  4. python- 双层装饰器 字符串格式化 python模块 递归 生成器 迭代器 序列化

    1.双层装饰器 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # author:zml LOGIN_INFO = False IS_ADMIN = Fa ...

  5. <数据结构与算法>之字符串,散列,布隆过滤器。

    1:字符串 字符串是一组由数字,字符,下划线的一串字符,是特殊的一维数组. 2:字符串的应用 字符串移位包含问题: 例:给定两个字符串s1和s2,要求判断s2是否能被s1做循环移位得到字符串包含.例如 ...

  6. 机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器

    原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector  ...

  7. 机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归(Linear Regression)算法

    (一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測, ...

  8. XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码)

    (搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已 ...

  9. struts2 用if标签判断字符串包含

    String testStr = "用来判断是否包含的字符串"; <s:property value="testStr"/> <s:if te ...

随机推荐

  1. Android View框架的measure机制

    概述 Android中View框架的工作机制中,主要有三个过程: 1.View树的測量(measure)Android View框架的measure机制 2.View树的布局(layout) Andr ...

  2. 【Unity Shaders】Lighting Models —— 灯型号Lit Sphere

    考<Unity Shaders and Effects Cookbook>一书(感谢原书作者),同一时候会加上一点个人理解或拓展. 这里是本书全部的插图.这里是本书所需的代码和资源(当然你 ...

  3. 学maven

    跟着刚哥深入学maven   前言:目前所有的项目都在使用maven,可是一直没有时间去整理学习,这两天正好有时间,好好的整理一下. 一.为什么使用Maven这样的构建工具[why] ① 一个项目就是 ...

  4. CocoaPods详解之(一)----使用篇

    CocoaPods详解之----使用篇 作者:wangzz 原文地址:http://blog.csdn.net/wzzvictory/article/details/18737437 一.什么是Coc ...

  5. TensorFlow 学习(四)—— computation graph

    TensorFlow 的计算需要事先定义一个 computation graph(计算图),该图是一个抽象的结构,只有在评估(evaluate)时,才有数值解,这点和 numpy 不同.这张图由一组节 ...

  6. Android之assets资源目录的各种操作

    第一种方法:       String path = file:///android_asset/文件名; 第二种方法:         InputStream abpath = getClass() ...

  7. sqlserver中获取最后一个字符所在的位置

    CHARINDEX('字符',reverse(字段名称)) 这个意思就是将字段进行反转,就是从后往前取,这样就能够获取一个字符最后所在的位置

  8. exponential family distribution(指数族分布)

    1. exponential family 给定参数 η,关于 x 的指数族分布定义为如下的形式: p(x∣∣η)=h(x)g(η)exp{ηTu(x)} 其中 x 可以为标量也可以为矢量,可以为离散 ...

  9. python下载图片(3)

    # -*- coding: utf-8 -*-"""some function by metaphy,2007-04-03,copyleftversion 0.2&quo ...

  10. ASP.NET Core MVC 设计模式 - ASP.NET Core 基础教程 - 简单教程,简单编程

    原文:ASP.NET Core MVC 设计模式 - ASP.NET Core 基础教程 - 简单教程,简单编程 ASP.NET Core MVC 设计模式 上一章节中,我们提到 ASP.NET Co ...