这是 LeetCode 上的「467. 环绕字符串中唯一的子字符串」,难度为「中等」。
这道题的目标是找出最长子串,并且该子串必须不包含重复字符,而且这个子串必须是原字符串中连续的一部分(见示例3中的解释说明)。
在该题中,花费了较多的时间,在尝试使用滑动窗口解题过程时出现错误。后来借鉴了其他用户的题解过程,并按着自己的理解完成该题。
在移动右指针时,如果新加入的字符没有出现过,或者出现次数没有超过2次,我们就扩大窗口,并更新最大长度。
LeetCode-HOT-100 力扣 (LeetCode) 🔥LeetCode 热题 HOT 100 ⚡ 👉 如果你有问题 https://webvueblog.github.io/LeetCode-HOT-100/ 1. 两数之和 2. 两数相加 3. 无重复字符的最长子串 4. 寻找两个正序数组的中位数 5. 最长回文子串 10. 正则表达式匹配 11. 盛最多水的容器 15. 三数之和 17. 电话号码的字母组合 19. 删除链表的倒数第 N 个结点 20. 有效的括号 21. 合并两个有序链表
JavaScript实现LeetCode第3题:无重复字符的最长子串 题目描述 给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。 示例 2: 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。 示例 3: 输入: "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke",所以其长度为 3。请注意,你的答
作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。前面文章,点击下面链接
作者:我是哪吒 链接:https://juejin.cn/post/7142493275084029960
算法题(语言不限): 找出两个字符串中最大公共子字符串,如”abjeccarde”,”sjdgcargde”的最大子串为”car”
题目有意思的地方在于,最长公共子串与最长连续公共子串都是比较经典的问题,但是这道题在其基础上加了限制。 首先这道题应该是最长连续公共子串问题,状态转移方程就不写了,挺简单的。就记录下最大的子串所在的位置的行坐标和列坐标,就能把子串拿到手。 但是对于O(nm)的动态规划所有点都会超时,这就很厉害了,目前通过的做法使用的是滑动窗口法,我还在研究。
我们可以利用 hash 来判断不重复子串。如果 hash 表中存在该字符串,就进入下次循环;如果不存在,就放入集合中然后在再移动右指针。
题目:给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
虽然现在第三方登录微信、QQ、GitHub等大行其道,但是账密登录依然是一个系统最核心、最主要的功能之一。登录功能的好坏直接影响到系统的安全,而登录的流程、错误提示有直接关系到用户使用的体验效果。
第一题就没啥好说的,用一个counter记录下每个元素出现的次数然后将只出现过一次的元素进行求和即可。
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解题思路: 题目会给定一个字符串s,我们需要返回其中最长子串的长度,注意,这里返回的是最长子串长度而非最长子序列长度。例如:“abbcde”,最长子串是“bcde” ; 最长子序列是“abcde” ;
KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth与J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现,因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特算法。KMP算法主要分为两个步骤:字符串的自我匹配,目
github地址,阅读原文可查看仓库代码: https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
挑战程序竞赛系列(65):4.7字符串上的动态规划(3) ---- 题意: 基因工程:给定m个子串,求构造长n的母串的方案数。母串中每个字符都至少来自一个子串。 中文的解释有点含糊,不如看原文公式: More formally: denote by |w| the length of w, let symbols of w be numbered from 1 to |w|. Then for each position i in w there exist pair of in
f[i][j]表示从开始的位置到i,j位置的路径之和的最大值。 因为f[i][j]是要求的那个,所以我们要求出它的状态方程 f[i][j]=max(f[i-1][j-1]+a[i][j],f[i-1][j]+a[i][j]) ok,现在开始我们做这道题
前端开发者在提升技能和面对技术面试时,了解和练习一些算法和数据结构是非常有益的。以下是一些前端开发者可以练习的常见算法和数据结构:
原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/84645055
没特意去研究,只是这对群友在QQ群里(7156436)提出的一些小程序实现、编程题,算法、问题等,本着学习的心态,根据自己的想法帮忙去编写实现而已。
此时就需要分情况讨论,中心为1个数还是2个,即回文串为奇数还是偶数;若当前访问字符满足回文串条件(在s中且相同),则继续向外扩散,直到不满足条件
String类 String类的特点: 字符串对象一旦被初始化就不会被改变。 字符串是最常用的类型之一,所以为了使用方便java就给封装成了对象方便使用 public static void stringDemo2() { String s = "abc";//创建一个字符串对象在常量池中。 String s1 = new String("abc");//创建两个对象一个new一个字符串对象在堆内存和常量池中。 System.out.println(s==s1);//false System
给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。
动态规划是一种常见的算法设计方法,主要用于优化多阶段决策问题的求解过程,具有高效性和可靠性。其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,逐个求解这些子问题,并保存每个子问题的结果,避免重复计算,以便快速地求出原问题的解。动态规划主要应用于最优化问题,如最长公共子序列、背包问题等。
前言 作为一个退役狗跟大家扯这些东西,感觉确实有点。。。但是,针对网上没有一篇文章能够很详细的把动态规划问题说明的很清楚,我决定还是拿出我的全部家当,来跟大家分享我对动态规划的理解,我会尽可能的把所遇到的动态规划的问题都涵盖进去,博主退役多年,可能有些地方会讲的不完善,还望大家多多贡献出自己的宝贵建议,共同进步~~~ 概念 首先我们得知道动态规划是什么东东,百度百科上是这么说的,动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数
力扣(LeetCode)定期刷题,每期10道题,业务繁重的同志可以看看我分享的思路,不是最高效解决方案,只求互相提升。
给你一个字符串 s ,请你返回满足以下条件的最长子字符串的长度:每个元音字母,即 'a','e','i','o','u' ,在子字符串中都恰好出现了偶数次。
构造备忘录P[i,c],P[i,c]表示在前i个商品中选择,背包容量为c时的最优解
很多小伙伴刚开始刷LeetCode时,可能会吃力,经常刷了忘,忘了再刷,进入死循环,刷题效率很差。
Given a string s, find the longest palindromic substring in s. You may assume that the maximum length of s is 1000. Example: Input: "babad" Output: "bab" Note: "aba" is also a valid answer. Example: Input: "cbbd" Output: "bb" 解题思路: 最长回文子串,一句话总结:暴力 O(n^3),
最大子数组问题和前文讲过的 经典动态规划:最长递增子序列 的套路非常相似,代表着一类比较特殊的动态规划问题的思路:
Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max sum of a sub-sequence. For example, given (6,-1,5,4,-7), the max sum in this sequence is 6 + (-1) + 5 + 4 = 14.
Given a sequence of K integers { N1, N2, ..., NK}. A continuous subsequence is defined to be { Ni, Ni+1, ..., Nj} where 1≤i≤j≤K. The Maximum Subsequence is the continuous subsequence which has the largest sum of its elements. For example, given sequence { -2, 11, -4, 13, -5, -2 }, its maximum subsequence is { 11, -4, 13 } with the largest sum being 20.
今天给大家带来LeetCode第三题的题解——无重复字符的最长子串,题意等描述来源于力扣官网。
算法复杂度分析 算法复杂度基本定义 算法复杂度分析基于以下四条定义: 如果存在常数c与$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时,有$T(N) \leq cf(N)$,则记 $T(N) = O(f(N))$ 如果存在常数c与$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时,有$T(N) \geq cf(N)$,则记 $T(N) = \Omega(f(N))$ 当且仅当$T(N) = O(f(N))$且$T(N) = \Omega(f(N))$时,记$T(N) = \Theta(f(N))$ 若$T(N
最近在刷算法题目,突然重新思考一下大二时学习的算法分析与设计课程,发现当时没有学习明白,只是记住了几个特定的几个题型;现在重新回归的时候,上升到了方法学上了;感觉到了温故知新的感觉;以下总结自童咏昕老师的算法设计与分析课程和韩军老师的算法分析与设计课程;当我们遇到一个问题的时候,我们先想出一个简单的方法,可以之后再在这个方法的基础上进行优化;
tags : Divide And Conquer Dynamic Programming Array
给你一个由若干括号和字母组成的字符串 s,删除最小数量的无效括号,使得输入的字符串有效。
给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串,则返回空字符串 "" 。
Go内置了(regexp包)对正则表达式的支持,这里是一般的正则表达式常规用法的例子。
每次检测,待检子串都可以表示为 queries[i] = [left, right, k]。我们可以 重新排列 子串 s[left], ..., s[right],并从中选择 最多 k 项替换成任何小写英文字母。
https://webvueblog.github.io/Tencent-50-Leetcode/
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
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给定一个字符串 s 和一个非空字符串 p,找到 s 中所有是 p 的字母异位词的子串,返回这些子串的起始索引。
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