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程序员进阶修炼之路——LeetCode 438

后端

好的,我将按照您的要求,以**【LeetCode】438. 找到字符串中所有字母异位词** 为主题,撰写一篇技术博客文章。

导言

作为一名程序员,算法能力是必不可少的。LeetCode 是一个流行的在线算法题库,可以帮助您提高算法思维和编程能力。在这篇文章中,我们将一起解决 LeetCode 438 题:找到字符串中所有字母异位词。

问题

给定一个字符串 s 和一个字符串 p,找到 s 中所有 p 的字母异位词。

字母异位词是指两个字符串包含的字母相同,但排列顺序不同。

例如,字符串 "abcabc" 中的字母异位词有 "abcabc", "abcacb", "abcbac", "acabac", "acbaca", "bacabc"。

算法实现

我们可以使用滑动窗口算法来解决这个问题。滑动窗口算法是一种遍历字符串的算法,它使用一个窗口来保存当前正在考虑的字符串片段。在我们的问题中,窗口的大小是 p 的长度。

算法步骤如下:

  1. 初始化一个滑动窗口,窗口大小为 p 的长度。
  2. 将窗口放置在 s 的开头。
  3. 检查窗口中的字母是否与 p 中的字母相同。
  4. 如果是,则将窗口中的字符串添加到结果列表中。
  5. 将窗口向右移动一个字符。
  6. 重复步骤 3 到 5,直到窗口到达 s 的末尾。

示例代码

def find_anagrams(s, p):
  """
  :type s: str
  :type p: str
  :rtype: List[int]
  """
  result = []
  window_size = len(p)

  for i in range(len(s) - window_size + 1):
    window = s[i:i + window_size]
    if sorted(window) == sorted(p):
      result.append(i)

  return result


if __name__ == "__main__":
  s = "abcabc"
  p = "abc"
  print(find_anagrams(s, p))

时间复杂度

算法的时间复杂度为 O(n * m),其中 n 是 s 的长度,m 是 p 的长度。

扩展问题

  1. 如果我们不使用排序来比较窗口中的字母和 p 中的字母,而是使用哈希表来存储 p 中的字母和它们的计数,算法的时间复杂度会是多少?
  2. 如果我们允许窗口中的字母与 p 中的字母不同,但它们的计数相同,算法的时间复杂度会是多少?
  3. 如果我们允许窗口中的字母与 p 中的字母不同,但它们的计数不同,算法的时间复杂度会是多少?

结语

希望这篇文章对您有所帮助。如果您有任何问题或建议,请随时提出。