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网页游戏平台十大排名_深圳企业画册印刷_以图搜图百度识图_陕西seo关键词优化外包

2024/12/23 9:07:46 来源:https://blog.csdn.net/sjsjs11/article/details/142729937  浏览:    关键词:网页游戏平台十大排名_深圳企业画册印刷_以图搜图百度识图_陕西seo关键词优化外包
网页游戏平台十大排名_深圳企业画册印刷_以图搜图百度识图_陕西seo关键词优化外包

给定三个字符串 s1、s2、s3,请你帮忙验证 s3 是否是由 s1 和 s2 交错 组成的。

两个字符串 s 和 t 交错 的定义与过程如下,其中每个字符串都会被分割成若干 非空
子字符串:

s = s1 + s2 + … + sn
t = t1 + t2 + … + tm
|n - m| <= 1
交错 是 s1 + t1 + s2 + t2 + s3 + t3 + … 或者 t1 + s1 + t2 + s2 + t3 + s3 + …
注意:a + b 意味着字符串 a 和 b 连接。

示例 1:
在这里插入图片描述
输入:s1 = “aabcc”, s2 = “dbbca”, s3 = “aadbbcbcac”
输出:true

示例 2:
输入:s1 = “aabcc”, s2 = “dbbca”, s3 = “aadbbbaccc”
输出:false

示例 3:
输入:s1 = “”, s2 = “”, s3 = “”
输出:true

提示:
0 <= s1.length, s2.length <= 100
0 <= s3.length <= 200
s1、s2、和 s3 都由小写英文字母组成

法1:二维数组动态规划

class Solution {
public:bool isInterleave(string s1, string s2, string s3) {int n1 = s1.size(), n2 = s2.size(), n3 = s3.size();if(n1 + n2 != n3){return false;}vector<vector<int>> f(n1+1, vector<int>(n2+1, false));f[0][0] = true;for(int i = 0; i <= n1; i++){for(int j = 0; j <= n2; j++){int p = i + j - 1;if(i > 0){f[i][j] |= (f[i-1][j] && s1[i-1] == s3[p]);}if(j > 0){f[i][j] |= (f[i][j-1] && s2[j-1] == s3[p]);}}}return f[n1][n2];}
};

时间复杂度和空间复杂度都是 O(n1n2)。

这个动态规划的核心思想就是,定义一个动态数组f[i][j],他的含义是s1的前i个字符和s2的前j个字符是否可以构成s3的前i+j个字符的交叉字符串。

在局部方面,也就是子问题上,我们判断f[i][j]是否能构成true情况:
一种情况是s1的第i个字符等于s3的第i+j个字符时,要保证f[i-1][j]是否也为true,如果两个条件都满足,那么f[i][j]为true。需要注意的是在这里,举个例子,f[1][1]的含义是s1的前1个字符和s2的前一个字符,也就是s1[0],s2[0]。而s1的第i个字符,在这里就是s1[i-1]。定义一个整型p为i+j-1,用来表示s3的第i+j个字符。

第二种情况同理,也就是s2的第j个字符等于s3的第i+j个字符,这时候也要保证f[i][j-1]也为true,f[i][j]才为true。

以上两种情况有一种成立,则f[i][j]为true。

法2:滚动数组优化

class Solution {
public:bool isInterleave(string s1, string s2, string s3) {auto f = vector <int> (s2.size() + 1, false);int n = s1.size(), m = s2.size(), t = s3.size();if (n + m != t) {return false;}f[0] = true;for (int i = 0; i <= n; ++i) {for (int j = 0; j <= m; ++j) {int p = i + j - 1;if (i > 0) {f[j] &= (s1[i - 1] == s3[p]);}if (j > 0) {f[j] |= (f[j - 1] && s2[j - 1] == s3[p]);}}}return f[m];}
};

时间复杂度:O(nm),两重循环的时间代价为 O(nm)。
空间复杂度:O(m),即 s2的长度。

滚动数组的优化,我们观察方法一,可以观察到f[i][j]所需要参考的状态只有上面的f[i-1][j]和左边的f[i][j-1],所以我们可以使用滚动数组的方式来省略掉i。

我们只需要一个一维的数组f[j],在计算的时候,f[j] &= (s1[i - 1] == s3[p]);和之前的f[i][j] |= (f[i-1][j] && s1[i-1] == s3[p])含义相同,我们由于已经j+1,这时候的f[j]实际上已经储存着上一行的第j列第信息,也就是之前的f[i-1][j]。

然后由于f[j-1]我们已经计算过,他保存的信息是这一行的j-1列的布尔值,所以我们f[j] |= (f[j - 1] && s2[j - 1] == s3[p])来替代之前的f[i][j] |= (f[i][j-1] && s2[j-1] == s3[p])

滚动数组在空间上进行了优化,同时也说明了他损失了一些信息,他始终只储存着计算的最新一行的值,由于我们只需要最后一次计算的f[i][j],所以滚动数组在解决这个问题上是一个有效的优化。

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