2023-11-11:用go语言,字符串哈希+二分的例题。
给定长为 n 的源串 s,以及长度为 m 的模式串 p,
要求查找源串中有多少子串与模式串匹配,
s' 与 s 匹配,当且仅当 s' 与 s 长度相同,且最多有 k 个位置字符不同。
其中 1 <= n, m <= 10^6,0 <= k <= 5。
来自左程云。
答案2023-11-11:
go代码用灵捷3.5编写。
大体过程如下:
算法1:
遍历源串 s 中所有长度为 m 的子串,判断子串与模式串的不同字符数量是否小于等于 k,若是,将统计的子串数量加1。具体地:
1.首先计算源串 s 的长度 n 和模式串 p 的长度 m。
2.若 n < m,则返回0。
3.将源串 s 和模式串 p 转换为 rune 类型的切片,方便进行字符比较。
4.遍历源串 s 中所有长度为 m 的子串,判断子串与模式串的不同字符数量是否小于等于 k,若是,将统计的子串数量加1。
5.返回统计的子串数量。
算法2:
计算源串 s 的哈希值和模式串 p 的哈希值,然后遍历源串 s 中所有长度为 m 的子串,判断子串与模式串的哈希值是否相等,若是则比较子串与模式串的每个字符是否相同,最多允许 k 个字符不同。具体地:
1.首先计算源串 s 的长度 n 和模式串 p 的长度 m。
2.若 n < m,则返回0。
3.将源串 s 和模式串 p 转换为 rune 类型的切片,方便进行哈希操作。
4.计算源串 s 的哈希值和模式串 p 的哈希值,分别保存在 hashs 和 hashp 数组中。
5.遍历源串 s 中所有长度为 m 的子串,判断子串与模式串的哈希值是否相等,若是则比较子串与模式串的每个字符是否相同,最多允许 k 个字符不同。
6.比较子串与模式串的每个字符是否相同,最多允许 k 个字符不同的具体实现:遍历子串中每个字符,二分查找在模式串中与该字符相同的位置,若找到了,则比较子串和模式串中该位置的字符是否相同,否则允许 k 的值加1。如果 k 的值大于了允许的最大值,那么返回 false。
7.返回 true。
时间复杂度和空间复杂度分析:
算法1:
时间复杂度:代码中主要的时间复杂度来源于遍历源串 s 中所有长度为 m 的子串,遍历次数为 O(n-m+1),每次遍历需要比较 m 个字符,因此总的时间复杂度为 O((n-m+1)*m)。由于 n 和 m 的值均不超过 10^6,因此算法1的总的时间复杂度为 O(10^12),在实际情况中运算速度较慢。
空间复杂度:算法1只需要占用 O(n+m) 的额外空间,用于存储源串 s 和模式串 p。
算法2:
时间复杂度:代码中主要的时间复杂度来源于计算源串 s 和模式串 p 的哈希值,以及遍历源串 s 中所有长度为 m 的子串,遍历次数为 O(n-m+1),每次需要计算哈希值和比较 m 个字符,因此总的时间复杂度为 O((n-m+1)*(m+logn))。由于 n 和 m 的值均不超过 10^6,因此算法2的总的时间复杂度为 O(10^12),与算法1的时间复杂度相同,但实际速度更快。
空间复杂度:算法2需要占用 O(n+m) 的额外空间,用于存储源串 s 和模式串 p 的哈希值,以及 O(n) 的额外空间,用于存储哈希值计算过程中的幂 base^i(i<=n)。
总结:
算法1和算法2的时间复杂度都为 O(10^12),但实际运算速度可能存在很大的差异,具体取决于实现过程中的细节。在实际应用中,算法2比算法1更为常用,因为哈希算法能够在较快的时间内完成字符串的比较。
go完整代码如下:
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
)
func howMany1(str1 string, str2 string, k int) int {
n := len(str1)
m := len(str2)
if n < m {
return 0
}
s := []rune(str1)
p := []rune(str2)
ans := 0
for i := 0; i <= n-m; i++ {
if diffLessK1(s, i, p, k, m) {
ans++
}
}
return ans
}
func diffLessK1(s []rune, i int, p []rune, k int, m int) bool {
diff := 0
for j := 0; j < m; j++ {
if s[i+j] != p[j] {
diff++
}
}
return diff <= k
}
const MAXN = 100001
const base = 1000000007
var pow []int64 = make([]int64, MAXN)
var hashs []int64 = make([]int64, MAXN)
var hashp []int64 = make([]int64, MAXN)
func buildHash(s []rune, n int, p []rune, m int) {
hashs[0] = int64(s[0] - 'a' + 1)
for j := 1; j < n; j++ {
hashs[j] = hashs[j-1]*base + int64(s[j]-'a'+1)
}
hashp[0] = int64(p[0] - 'a' + 1)
for j := 1; j < m; j++ {
hashp[j] = hashp[j-1]*base + int64(p[j]-'a'+1)
}
}
func howMany2(str1 string, str2 string, k int) int {
n := len(str1)
m := len(str2)
if n < m {
return 0
}
s := []rune(str1)
p := []rune(str2)
buildHash(s, n, p, m)
ans := 0
for i := 0; i <= n-m; i++ {
if diffLessK2(i, i+m-1, 0, m-1, k) {
ans++
}
}
return ans
}
func diffLessK2(l1 int, r1 int, l2 int, r2 int, k int) bool {
diff := 0
for l1 <= r1 && diff <= k {
l, r := 1, r1-l1+1
len := 0
for l <= r {
m := (l + r) / 2
if ok(l1, l2, m) {
len = m
l = m + 1
} else {
r = m - 1
}
}
if l1+len <= r1 {
diff++
}
l1 += len + 1
l2 += len + 1
}
return diff <= k
}
func ok(l1 int, l2 int, len int) bool {
return hash(hashs, l1, l1+len-1) == hash(hashp, l2, l2+len-1)
}
func hash(hash []int64, l int, r int) int64 {
ans := hash[r]
if l == 0 {
return ans
}
ans -= hash[l-1] * pow[r-l+1]
return ans
}
func init() {
pow[0] = 1
for j := 1; j < MAXN; j++ {
pow[j] = pow[j-1] * base
}
}
// 生成随机子串
func randomString(len int, rangeNum int) string {
b := make([]byte, len)
for i := 0; i < len; i++ {
b[i] = byte(rand.Intn(rangeNum) + 'a')
}
return string(b)
}
func main() {
N := 100
M := 50
K := 10
// a b c
// R =4 abcd
R := 3
testTimes := 10000
fmt.Println("测试开始")
for i := 0; i < testTimes; i++ {
n := rand.Intn(N) + 1
m := rand.Intn(M) + 1
k := rand.Intn(K)
str1 := randomString(n, R)
str2 := randomString(m, R)
ans1 := howMany1(str1, str2, k)
ans2 := howMany2(str1, str2, k)
if ans1 != ans2 {
fmt.Println("出错了!")
}
}
fmt.Println("测试结束")
}
标签:11,源串,匹配,复杂度,模式,算法,哈希,子串
From: https://www.cnblogs.com/moonfdd/p/17826255.html