LintCode 594. 字符串查找 II
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Jay_8d33
解
第一步,万年不变的查错。如果给的string是null或target是null,那么直接return。
public int strStr2(String source, String target) {
if (source == null || target == null) {
return -1;
}
...
}
看一下target的长度,如果是0,那就直接return。
int m = target.length();
if (m == 0) {
return 0;
}
初始化一下power,这个power是用来在sliding window时,去掉左边的character的hash的。最后如果找到hash一样的了,还要再逐字对比一下,因为hash有可能有冲突。
int power = 1;
for (int i = 0; i < m; i++) {
power = (power * 31) % BASE;
}
先计算一下target的hash code。
int targetCode = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
targetCode = (targetCode * 31 + target.charAt(i)) % BASE;
}
然后一个sliding window来找每个substring的hashCode。当source code 加上右边一个character,就要减掉左边的一个character。
int sourceCode = 0;
for (int i = 0; i < source.length(); i++) {
sourceCode = (sourceCode * 31 + source.charAt(i)) % BASE;
if (i <= m - 1) {
continue;
}
sourceCode = (sourceCode - power * source.charAt(i - m)) % BASE;
if (sourceCode < 0) {
sourceCode += BASE;
}
if (sourceCode == targetCode) {
String match = source.substring(i - m + 1, i + 1);
if (match.equals(target)) {
return i - m + 1;
}
}
}
完整的code
public class Solution {
private static final Integer BASE = 100000;
/*
* @param source: A source string
* @param target: A target string
* @return: An integer as index
*/
public int strStr2(String source, String target) {
if (source == null || target == null) {
return -1;
}
int m = target.length();
if (m == 0) {
return 0;
}
int power = 1;
for (int i = 0; i < m; i++) {
power = (power * 31) % BASE;
}
int targetCode = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
targetCode = (targetCode * 31 + target.charAt(i)) % BASE;
}
int sourceCode = 0;
for (int i = 0; i < source.length(); i++) {
sourceCode = (sourceCode * 31 + source.charAt(i)) % BASE;
if (i <= m - 1) {
continue;
}
sourceCode = (sourceCode - power * source.charAt(i - m)) % BASE;
if (sourceCode < 0) {
sourceCode += BASE;
}
if (sourceCode == targetCode) {
String match = source.substring(i - m + 1, i + 1);
if (match.equals(target)) {
return i - m + 1;
}
}
}
return -1;
}
}
分析
时间复杂度
是O(n + m),n是source的长度,m是target的长度。
空间复杂度
O(1)。
这个算法的根本就是hash。把一串字符串变成可直接对比的数字。然后通过加右边的hash,减左边的hash来做到每一个字符串的hash都是O(1)。