Sottostringa finestra minima
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema della "sottostringa finestra minima".
1. Impara
Il problema della "sottostringa finestra minima" è una sfida chiave nella sezione Finestra scorrevole.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per la sottostringa della finestra minima.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per la sottostringa della finestra minima.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Date due stringhe s e t di lunghezza m e n rispettivamente, restituisce la sottostringa minima della finestra di s in modo tale che ogni carattere in t (inclusi i duplicati) sia incluso nella finestra. Se non esiste una sottostringa di questo tipo, restituisce la stringa vuota "".
La risposta è garantita per essere unica.
Scrivi una funzione minWindow(s: str, t: str) -> str.
- •m == len(s), n == len(t)
- •1 <= m, n <= 10^5
- •s and t consist of uppercase and lowercase English letters
Esempi
s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
"BANC"
The minimum window substring "BANC" (indices 9-12) contains 'A', 'B', and 'C' from t.
s = "a", t = "a"
"a"
The entire string s is the minimum window.
s = "a", t = "aa"
""
Both 'a's from t must be included. Since s only has one 'a', return empty string.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def min_window_opt(s, t):
if t == "": return ""
countT, window = {}, {}
for c in t: countT[c] = 1 + countT.get(c, 0)
have, need = 0, len(countT)
res, resLen = [-1, -1], float("infinity")
l = 0
for r in range(len(s)):
c = s[r]
window[c] = 1 + window.get(c, 0)
if c in countT and window[c] == countT[c]:
have += 1
while have == need:
if (r - l + 1) < resLen:
resLen = r - l + 1
res = [l, r]
window[s[l]] -= 1
if s[l] in countT and window[s[l]] < countT[s[l]]:
have -= 1
l += 1
l, r = res
return s[l : r + 1] if resLen != float("infinity") else ""Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def min_window_brute(s, t):
if not t: return ""
def contains_all(counts_s, counts_t):
for char in counts_t:
if counts_s.get(char, 0) < counts_t[char]:
return False
return True
t_counts = {}
for c in t: t_counts[c] = 1 + t_counts.get(c, 0)
res, res_len = "", float("inf")
for i in range(len(s)):
for j in range(i, len(s)):
sub = s[i : j + 1]
sub_counts = {}
for c in sub: sub_counts[c] = 1 + sub_counts.get(c, 0)
if contains_all(sub_counts, t_counts):
if (j - i + 1) < res_len:
res_len = j - i + 1
res = sub
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Sliding Window data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà standard del problema Finestra scorrevole.
Domande correlate
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