字串中的排列
“字串排列”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「字串排列」問題是滑動視窗部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化字串排列的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀字串排列的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給定兩個字串 s1 和 s2，如果 s2 包含 s1 的排列，則傳回 True，否則傳回 False。
換句話說，如果 s1 的排列之一是 s2 的子字串，則傳回 True。
寫一個函數 checkInclusion(s1: str, s2: str) -> bool。
- •1 <= len(s1), len(s2) <= 10^4
- •s1 and s2 consist of lowercase English letters
範例
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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
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面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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 == 26暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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?
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