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  • LeetCode-1668. 最大重复子字符串【字符串匹配】


    LeetCode-1668. 最大重复子字符串【字符串匹配】

    • 题目描述:
    • 解题思路一:字符串相加枚举。x是最大的答案取值。依次遍历找不到代表遍历结束,那么答案一定是i-1。否则返回x。
    • 解题思路二:枚举+动态规划。这里遍历sequence[m-1]之后的所有元素,依次判断其前m个元素是否与word相同。相同则记为1,若该位置之和m个位置仍然相同则记为f[i - m]+ 1。这就是动态规划。
    • 解题思路三:KMP 算法 + 动态规划。就是优化valid的计算。

    题目描述:

    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 。

    给你一个字符串 sequence 和 word ,请你返回 最大重复值 k 。

    示例 1:

    输入:sequence = “ababc”, word = “ab”
    输出:2
    解释:“abab” 是 “ababc” 的子字符串。

    示例 2:

    输入:sequence = “ababc”, word = “ba”
    输出:1
    解释:“ba” 是 “ababc” 的子字符串,但 “baba” 不是 “ababc” 的子字符串。
    示例 3:

    输入:sequence = “ababc”, word = “ac”
    输出:0
    解释:“ac” 不是 “ababc” 的子字符串。

    提示:

    1 <= sequence.length <= 100
    1 <= word.length <= 100
    sequence 和 word 都只包含小写英文字母。
    https://leetcode.cn/problems/maximum-repeating-substring/

    解题思路一:字符串相加枚举。x是最大的答案取值。依次遍历找不到代表遍历结束,那么答案一定是i-1。否则返回x。

    class Solution {
    public:
        int maxRepeating(string sequence, string word) {
            int k=0,n=sequence.size(),m=word.size();
            string t=word;
            int x=n/m;//应该是向下取整。
            for(int i=1;i<=x;++i){
                if(sequence.find(t)==string::npos) return i-1;
                t+=word;
            }        
            return x;
        }
    };
    
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    时间复杂度为 O(n2)
    空间复杂度为 O(n)

    解题思路二:枚举+动态规划。这里遍历sequence[m-1]之后的所有元素,依次判断其前m个元素是否与word相同。相同则记为1,若该位置之和m个位置仍然相同则记为f[i - m]+ 1。这就是动态规划。

    class Solution {
    public:
        int maxRepeating(string sequence, string word) {
            int n=sequence.size(),m=word.size();
            if (n<m)return 0;
            vector<int> f(n);
            for (int i = m - 1; i < n; ++i) {
                bool valid = true;
                for (int j = 0; j < m; ++j) {
                    if (sequence[i - m + j + 1] != word[j]) {
                        valid = false;
                        break;
                    }
                }
                if (valid) {
                    f[i] = (i == m - 1 ? 0 : f[i - m]) + 1;
                }
            }
            return *max_element(f.begin(), f.end());
        }
    };
    
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    时间复杂度为 O(nm)
    空间复杂度为 O(n)

    解题思路三:KMP 算法 + 动态规划。就是优化valid的计算。

    class Solution {
    public:
        int maxRepeating(string sequence, string word) {
            int n = sequence.size(), m = word.size();
            if (n < m) {
                return 0;
            }
    
            vector<int> fail(m, -1);
            for (int i = 1; i < m; ++i) {
                int j = fail[i - 1];
                while (j != -1 && word[j + 1] != word[i]) {
                    j = fail[j];
                }
                if (word[j + 1] == word[i]) {
                    fail[i] = j + 1;
                }
            }
    
            vector<int> f(n);
            int j = -1;
            for (int i = 0; i < n; ++i) {
                while (j != -1 && word[j + 1] != sequence[i]) {
                    j = fail[j];
                }
                if (word[j + 1] == sequence[i]) {
                    ++j;
                    if (j == m - 1) {
                        f[i] = (i >= m ? f[i - m] : 0) + 1;
                        j = fail[j];
                    }
                }
            }
    
            return *max_element(f.begin(), f.end());
        }
    };
    
    
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    时间复杂度:O(m+n)
    空间复杂度:O(m+n)

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_45934285/article/details/127676354
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