Permutation in String
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Permutation In String“.
1. Lernen
Das „Permutation In String“-Problem ist eine zentrale Herausforderung im Abschnitt „Gleitendes Fenster“.
Diese Implementierung konzentriert sich auf einfache Logik in Python.
Wir legen bei unseren bereitgestellten Lösungen Wert auf technische Genauigkeit und Lesbarkeit des Codes.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisierung des Logikflusses für Permutation In String.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für Permutation In String sorgfältig durch.
2. Formulate brute force
Entwerfen Sie eine einfache iterative Lösung.
3. Identify inefficiency
Suchen Sie nach redundanten Berechnungen.
4. Optimize search path
Verwenden Sie Hashing oder Sortieren, um den Prozess zu beschleunigen.
5. Final Implementation
Bereinigen Sie den Code für Produktionsstandards.
Problemstellung
Geben Sie bei zwei Zeichenfolgen s1 und s2 True zurück, wenn s2 eine Permutation von s1 enthält, andernfalls False.
Mit anderen Worten: Geben Sie True zurück, wenn eine der Permutationen von s1 ein Teilstring von s2 ist.
Schreiben Sie eine Funktion checkInclusion(s1: str, s2: str) -> bool.
- •1 <= len(s1), len(s2) <= 10^4
- •s1 and s2 consist of lowercase English letters
Beispiele
s1 = "ab", s2 = "eidbaooo"
True
s2 contains one permutation of s1: "ba" (starting at index 3).
s1 = "ab", s2 = "eidboaoo"
False
No permutation of "ab" exists as a contiguous substring in s2.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
Bereit zur Lösung?
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Einblicke und Variationen in Interviews
Aufschlüsselung der Komplexitätsanalyse
Warum Zeit: Directly evaluates all possibilities.
Warum Weltraum: Uses standard local memory.
Warum Zeit: Optimized paths reduce total operations.
Warum Weltraum: May trade memory for speed.
Optimierter Lösungs-Python-Code
Optimierter Lösungs-Python-Code
def check_inclusion_opt(s1, s2):
if len(s1) > len(s2): return False
s1Count, s2Count = [0] * 26, [0] * 26
for i in range(len(s1)):
s1Count[ord(s1[i]) - ord('a')] += 1
s2Count[ord(s2[i]) - ord('a')] += 1
matches = 0
for i in range(26):
if s1Count[i] == s2Count[i]: matches += 1
l = 0
for r in range(len(s1), len(s2)):
if matches == 26: return True
index = ord(s2[r]) - ord('a')
s2Count[index] += 1
if s1Count[index] == s2Count[index]: matches += 1
elif s1Count[index] + 1 == s2Count[index]: matches -= 1
index = ord(s2[l]) - ord('a')
s2Count[index] -= 1
if s1Count[index] == s2Count[index]: matches += 1
elif s1Count[index] - 1 == s2Count[index]: matches -= 1
l += 1
return matches == 26Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def check_inclusion_brute(s1, s2):
n1, n2 = len(s1), len(s2)
if n1 > n2: return False
s1_sorted = sorted(s1)
for i in range(n2 - n1 + 1):
if sorted(s2[i : i + n1]) == s1_sorted:
return True
return FalseAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Sliding Window data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die Standardeigenschaften des Schiebefensterproblems.
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