Python 解题思路：子字符串遍历 + hash 去重，LeetCode 1461. 检查字符串是否包含所有长度为 K 的二进制代码
2023-12-05 23:10:37
深入剖析 LeetCode 1461：检查字符串是否包含所有长度为 K 的二进制代码
简介
在计算机科学领域，经常需要处理和分析二进制字符串，这些字符串仅由 0 和 1 组成。LeetCode 1461 是一道颇具挑战性的算法问题，它要求检查一个给定的二进制字符串是否包含所有可能的长度为 K 的二进制子字符串。
问题概述
给定一个二进制字符串 s 和一个整数 k，我们希望确定 s 是否包含一个长度为 k 的二进制子字符串，该子字符串包含所有可能的长度为 k 的二进制字符串。如果存在这样的子字符串，则返回 true；否则，返回 false。
解决思路
要解决这个问题，我们可以采取以下分步方法：
-
将字符串划分为子字符串： 我们将给定的字符串
s划分为长度为k的连续子字符串。 -
哈希表存储： 对于每个子字符串，我们将其存储在哈希表中，以记录其出现次数。
-
检查包含情况： 我们遍历哈希表并检查它是否包含所有可能的长度为
k的二进制字符串。如果哈希表包含所有这些字符串，则表示s中存在一个子字符串包含所有长度为k的二进制字符串，因此返回true；否则，返回false。
Python 代码实现
def hasAllCodes(s: str, k: int) -> bool:
"""
检查字符串是否包含所有长度为 K 的二进制代码
Args:
s (str): 输入的二进制字符串
k (int): 长度
Returns:
bool: 如果字符串 s 中存在一个长度为 k 的二进制子字符串包含所有长度为 k 的二进制字符串，则返回 true，否则返回 false
"""
if len(s) < k:
return False
hash_table = {}
for i in range(len(s) - k + 1):
sub_string = s[i:i + k]
if sub_string not in hash_table:
hash_table[sub_string] = 0
hash_table[sub_string] += 1
for i in range(2 ** k):
binary_string = bin(i)[2:]
binary_string = '0' * (k - len(binary_string)) + binary_string
if binary_string not in hash_table:
return False
return True
复杂度分析
- 时间复杂度： O(N * K)，其中 N 是字符串
s的长度，K 是给定长度。 - 空间复杂度： O(2^K)，其中 2^K 是哈希表中可能存储的子字符串的最大数量。
示例
示例 1：
输入：s = "00110110", k = 2
输出：True
在给定的字符串中，长度为 2 的所有可能的二进制子字符串为 ["00", "01", "10", "11"]。这些子字符串都存在于 "00110110" 中，因此返回 true。
示例 2：
输入：s = "0110", k = 1
输出：True
长度为 1 的所有可能的二进制子字符串为 ["0", "1"]。这些子字符串都存在于 "0110" 中，因此返回 true。
示例 3：
输入：s = "0110", k = 2
输出：False
长度为 2 的所有可能的二进制子字符串为 ["00", "01", "10", "11"]。其中 "00" 不存在于 "0110" 中，因此返回 false。
结论
LeetCode 1461 是一个有趣且具有挑战性的问题，它测试了我们对二进制字符串处理和哈希表应用的理解。通过使用分步方法和高效的哈希表实现，我们可以有效地解决这个问题，并确定给定的字符串是否包含所有可能的长度为 K 的二进制子字符串。
常见问题解答
-
为什么我们需要一个哈希表来存储子字符串？
哈希表可以快速检查给定子字符串是否存在，从而提高算法的效率。 -
如果输入字符串
s中有多个满足条件的子字符串，算法会怎样？
算法只需找到一个这样的子字符串即可返回true。 -
算法是否可以用于处理非二进制字符串？
算法可以扩展到处理非二进制字符串，但需要对输入字符串进行适当的转换。 -
算法是否可以用于检查字符串中是否存在其他特定模式？
是的，算法可以通过修改模式比较逻辑来用于检查其他特定模式。 -
为什么算法的时间复杂度是 O(N * K)？
算法需要遍历字符串并为每个长度为 K 的子字符串执行哈希表操作，这导致了 O(N * K) 的时间复杂度。
