探索 BAT 面试中“字符串”的隐秘角落：掌握这些问题，轻松过关！

2024-01-04 14:56:40

字符串，作为编程语言中最常见的数据类型之一，在算法面试中扮演着不可或缺的角色。它看似简单，却暗藏着丰富的知识体系和解题技巧。BAT 等头部企业的面试官尤其青睐考察字符串相关问题，考察应聘者的算法思维和代码实现能力。

本文将带领你深入探索几道 BAT 面试中经常出现的“字符串”问题，手把手指导你理解解题思路，掌握算法精髓。从回文串验证到字符串匹配，我们将为你揭开字符串问题的隐秘角落，点亮你的算法之路！

问题 1：验证回文串

问题给定一个字符串，判断它是否为回文串。回文串是指从左向右读和从右向左读都一样的字符串。

解题思路： 最直接的解法是逐个字符比较字符串两端是否相同。我们可以使用两个指针，分别指向字符串的头部和尾部，然后向中间移动。如果指针指向的字符始终相等，则该字符串为回文串。

def is_Palindrome(string):
    # 使用两个指针，分别指向字符串的头部和尾部
    left = 0
    right = len(string) - 1

    # 循环比较指针指向的字符是否相同
    while left < right:
        if string[left] != string[right]:
            return False
        left += 1
        right -= 1

    # 如果循环结束，则说明字符串是回文串
    return True

问题 2：反转字符串

问题： 给定一个字符串，将其反转。字符串反转是指将字符串中字符的顺序颠倒。

解题思路： 反转字符串有两种常见方法：使用额外空间（创建一个新的字符串）或原地反转（不创建新的字符串）。

使用额外空间的方法更为简单，只需要创建一个新的字符串，然后逐个字符从后向前将原字符串中的字符复制到新字符串中即可。

原地反转则需要更巧妙的算法。我们可以使用两个指针，分别指向字符串的头部和尾部，然后交换这两个指针指向的字符。以此类推，直到两个指针相遇或交叉。

使用额外空间的方法：

def reverse_string_with_extra_space(string):
    # 创建一个新的空字符串
    reversed_string = ""

    # 从后向前遍历原字符串，将每个字符添加到新字符串中
    for i in range(len(string) - 1, -1, -1):
        reversed_string += string[i]

    # 返回反转后的字符串
    return reversed_string

原地反转的方法：

def reverse_string_in_place(string):
    # 使用两个指针，分别指向字符串的头部和尾部
    left = 0
    right = len(string) - 1

    # 循环交换指针指向的字符，直到两个指针相遇或交叉
    while left < right:
        # 交换两个字符
        string[left], string[right] = string[right], string[left]

        # 指针向中间移动
        left += 1
        right -= 1

    # 返回原字符串（已经原地反转）
    return string

问题 3：查找子字符串

问题： 在一个字符串中查找一个子字符串，如果找到，返回子字符串的起始索引。如果未找到，返回 -1。

解题思路： 查找子字符串最常用的算法是 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法。该算法使用一个称为“失配表”的数据结构，可以有效地避免不必要的字符比较。

然而，在面试中，面试官更喜欢考察应聘者使用最简单的方法解决问题的能力。最简单的方法是逐个字符比较子字符串和字符串中的字符。

def find_sub_string(string, sub_string):
    # 遍历字符串中的每个字符
    for i in range(len(string) - len(sub_string) + 1):
        # 比较子字符串和字符串中当前字符开始的子串
        if string[i:i + len(sub_string)] == sub_string:
            # 如果找到子字符串，返回其起始索引
            return i

    # 如果未找到子字符串，返回 -1
    return -1

问题 4：字符串匹配

问题描述： 给定一个字符串和一个模式，判断模式是否匹配字符串。模式可以包含通配符，通配符可以匹配任意字符或一个字符。

解题思路： 字符串匹配最常用的算法是 Boyer-Moore 算法。该算法从模式的末尾开始比较，并使用一个称为“坏字符规则”的数据结构来跳过不匹配的字符。

然而，在面试中，面试官更喜欢考察应聘者使用动态规划或回溯算法解决问题的能力。

动态规划的方法：

def string_match_with_dp(string, pattern):
    # 创建一个二维表，其中 dp[i][j] 表示字符串中第 i 个字符和模式中第 j 个字符是否匹配
    dp = [[False for _ in range(len(pattern) + 1)] for _ in range(len(string) + 1)]

    # 初始化 dp 表的第一行和第一列
    dp[0][0] = True
    for i in range(1, len(string) + 1):
        dp[i][0] = False
    for j in range(1, len(pattern) + 1):
        dp[0][j] = False

    # 填充 dp 表
    for i in range(1, len(string) + 1):
        for j in range(1, len(pattern) + 1):
            if pattern[j - 1] == '.' or pattern[j - 1] == string[i - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]

    # 判断模式是否匹配字符串
    return dp[len(string)][len(pattern)]

回溯算法的方法：

def string_match_with_backtracking(string, pattern):
    # 定义回溯函数
    def backtrack(i, j):
        # 如果模式中的所有字符都匹配，则返回 True
        if i == len(string) and j == len(pattern):
            return True

        # 如果字符串中的字符不匹配模式中的字符，则返回 False
        if i >= len(string) or j >= len(pattern):
            return False

        # 如果模式中的当前字符是 '.'，则它可以匹配任意字符
        if pattern[j] == '.':
            return backtrack(i + 1, j + 1)

        # 如果模式中的当前字符是一个字符，则它必须与字符串中的当前字符匹配
        if pattern[j] == string[i]:
            return backtrack(i + 1, j + 1)

        # 如果以上情况都不满足，则返回 False
        return False

    # 从字符串和模式的头部开始回溯
    return backtrack(0, 0)