Permutation en chaîne
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Permutation In String'.
1. Apprendre
Le problème « Permutation dans une chaîne » est un défi clé dans la section Fenêtre coulissante.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour Permutation In String.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Permutation In String.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné deux chaînes s1 et s2, renvoie True si s2 contient une permutation de s1, ou False sinon.
En d'autres termes, renvoie True si l'une des permutations de s1 est une sous-chaîne de s2.
Écrivez une fonction checkInclusion(s1: str, s2: str) -> bool.
- •1 <= len(s1), len(s2) <= 10^4
- •s1 and s2 consist of lowercase English letters
Exemples
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
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
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 == 26Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés standard du problème de fenêtre coulissante s’appliquent.
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