Permutación en cadena
Guía detallada e implementación Python para el problema 'Permutación en cadena'.
1. aprender
El problema de la 'Permutación en cadena' es un desafío clave en la sección Ventana deslizante.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando el flujo lógico para Permutación en cadena.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el enunciado del problema de Permutación en cadena.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Dadas dos cadenas s1 y s2, devuelve True si s2 contiene una permutación de s1, o False en caso contrario.
En otras palabras, devuelve True si una de las permutaciones de s1 es una subcadena de s2.
Escribe una función checkInclusion(s1: str, s2: str) -> bool.
- •1 <= len(s1), len(s2) <= 10^4
- •s1 and s2 consist of lowercase English letters
Ejemplos
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
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
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 == 26Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
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
Se aplican las propiedades estándar del problema de ventana corrediza.
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