1408. 数组中的字符串匹配 : 解题指南，快速掌握模拟思想

探索 LeetCode 第 1408 号问题：“数组中的字符串匹配”

欢迎来到我们的技术探索之旅，今天，我们将深入研究 LeetCode 上的第 1408 号问题：“数组中的字符串匹配”。这道题不仅能检验你的模拟算法技能，还能让你对字符串处理有更透彻的理解。准备好迎接挑战了吗？让我们开始吧！

问题概述

题意：
给你一个字符串 s 和一个字符数组 words，你需要计算 s 中有多少个子字符串与 words 中的字符串完全匹配。

注意点：

• 子字符串是可以连续或不连续的。

示例：

Example 1:

输入：s = "leetcode", words = ["leet", "code"]
输出：2
解释：有 2 个子字符串在 "leetcode" 中匹配 "words"，它们分别是 "leet" 和 "code"。

解决方案

解决这道题，我们可以采用以下三种方法：

暴力模拟

• 步骤：

  1. 枚举出字符串 s 的所有子字符串。
  2. 检查每个子字符串是否与 words 中的字符串完全匹配。
  3. 统计匹配的子字符串数量。

• 优点：

  • 简单易懂。
  • 适用于数据规模较小的情况。

• 缺点：

  • 时间复杂度较高，为 O(n^3)。
  • 空间复杂度较高，需要存储所有子字符串。

双指针

• 步骤：

  1. 使用两个指针 i 和 j 表示子字符串的左右边界。
  2. 移动指针 j 向右，直到 s[i:j] 与 words 中的字符串完全匹配。
  3. 移动指针 i 向右一位，并将指针 j 重新指向 i。
  4. 重复步骤 2-3，直到指针 j 到达字符串 s 的末尾。

• 优点：

  • 时间复杂度为 O(n^2)。
  • 空间复杂度为 O(1)。

• 缺点：

  • 对于数据规模较大的情况，仍然可能会比较耗时。

前缀和

• 步骤：

  1. 预处理出每个子字符串的哈希值。
  2. 使用哈希表存储每个子字符串的哈希值。
  3. 对于每个单词 word，检查它的哈希值是否在哈希表中。

• 优点：

  • 时间复杂度为 O(n)。
  • 空间复杂度为 O(n)。

• 缺点：

  • 需要预处理每个子字符串的哈希值。

代码示例

# 暴力模拟
def stringMatching(s, words):
    count = 0
    for i in range(len(s)):
        for j in range(i + 1, len(s) + 1):
            substring = s[i:j]
            if substring in words:
                count += 1
    return count

# 双指针
def stringMatching(s, words):
    count = 0
    i = 0
    j = 0
    while j <= len(s):
        substring = s[i:j]
        if substring in words:
            count += 1
        if j == len(s):
            i += 1
            j = i
        else:
            j += 1
    return count

# 前缀和
def stringMatching(s, words):
    hash_map = {}
    for i in range(len(s)):
        for j in range(i + 1, len(s) + 1):
            substring = s[i:j]
            hash_map[substring] = hash(substring)

    count = 0
    for word in words:
        if word in hash_map:
            count += 1

    return count

总结

通过本文的学习，我们深入探究了 LeetCode 第 1408 号问题：“数组中的字符串匹配”。我们从题目的概述入手，逐步剖析题意，并介绍了三种不同的解决思路：暴力模拟、双指针和前缀和。希望通过这些讲解，你能对模拟算法有更深刻的理解，并在编程实践中游刃有余。

常见问题解答

• Q1：如何判断一个子字符串与单词完全匹配？
  A1：两个字符串中每个字符都完全相同。

• Q2：为什么暴力模拟的时间复杂度较高？
  A2：因为暴力模拟需要枚举出所有的子字符串，而子字符串的数量与字符串的长度成二次方关系。

• Q3：双指针法中，为什么指针 i 要向右移动一位？
  A3：因为双指针法检查的是连续的子字符串，移动指针 i 向右一位可以避免重复检查。

• Q4：前缀和法中，为什么需要预处理每个子字符串的哈希值？
  A4：因为哈希值可以快速判断两个字符串是否相等，从而减少了比较的时间。

• Q5：这三种方法中，哪种方法最优？
  A5：取决于数据规模和字符串长度。对于数据规模较小或字符串长度较短的情况，暴力模拟和双指针法都是不错的选择。对于数据规模较大或字符串长度较长的的情况，前缀和法更具优势。