本文涉及知识点
字符串 字典序 分类讨论
本题无法使用KMP,因为t1不段变化。
LeetCode1163. 按字典序排在最后的子串
给你一个字符串 s ,找出它的所有子串并按字典序排列,返回排在最后的那个子串。
示例 1:
输入:s = “abab”
输出:“bab”
解释:我们可以找出 7 个子串 [“a”, “ab”, “aba”, “abab”, “b”, “ba”, “bab”]。按字典序排在最后的子串是 “bab”。
示例 2:
输入:s = “leetcode”
输出:“tcode”
提示:
1 <= s.length <= 4 * 105
s 仅含有小写英文字符。
KMP
令s[0,i)的最后子串是t1,s[0,i]的最后子串t2。则t2一定以s[i],结尾,因为t1+s[i]一定在t1后面。
{ 从 t 1 取 0 个字符, t 2 = s [ i ] s [ i ] > t [ 0 ] 从 t 1 取后 m 个字符 t [ i − m , i ) + s [ i ] 条件下面详述
t1[0,m) 不会小于 t[i-m,i),否则t1就是t[n-m,m)。
如果两种是大于关系,则t1[0,m]大于 t[i-m,i)+s[i] ,不成立。
故一定是相等关系,且t1[m]小于s[i]。
可以利用KMP的公共前后缀。
如果以上情况都不符合,则t2 = t1 + s[i]。
如果使用KMP,t1不断变化,时间复杂度是O(nn),超时。
分类讨论
令n = s.length()。
性质一:令s[x,y)是最后的子串,x∈ \in∈[0,n)则y=n。因为s[x,n)的字典序比s[x,y)大。
性质二:令s[i,n)在s[x,n)中的字典序最大,x∈ \in∈[0,j)。确保:j > i。
令s[i,i+k)和s[j,j+k)相等,下标 j+K非法, s[i+k]!=s[j+k]。初始:i=0,j=1,k=0
待证明一
显然s[j,n)的字典序大于s[i,n)结合性质二,s[j,n)是 s[x,n)中的最大字典序,x∈ \in∈[0,j+1)。
待证明二
令x ∈ \in∈[j,j+k] ,则len = x - j+1 。
s[x,n)的字典序小于s[i+len,n),结合性质二,s[i+len,n)小于s[i],s[x,n)小于s[i,n)。现在来证明无后效性:
从小到处理len,则:
s[0,j+len)符合性质二,由于s[0,i+len]符合性质二。
超时
多余n-1个a,后面跟一个b。时间复杂度O(nn)。
代码
核心代码
class Solution { public: string lastSubstring(string s) { int i = 0; for (int j = 1; j < s.length(); ) { int k = 0; for (; ((j + k) < s.length()) && (s[j + k] == s[i + k]); k++); int tmp = i; if (s[i + k] < s[j + k]) { i = j++; } else { j += k + 1; } } return s.substr(i); } };
测试用例
template<class T,class T2> void Assert(const T& t1, const T2& t2) { assert(t1 == t2); } template<class T> void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2) { if (v1.size() != v2.size()) { assert(false); return; } for (int i = 0; i < v1.size(); i++) { Assert(v1[i], v2[i]); } } int main() { string s ; { Solution sln; s = "cacacb"; auto res = sln.lastSubstring(s); Assert("cb", res); } { Solution sln; s = "abab"; auto res = sln.lastSubstring(s); Assert("bab", res); } { Solution sln; s = "leetcode"; auto res = sln.lastSubstring(s); Assert("tcode", res); } }
优化
极端情况下,i=j++,执行了n次,k也为n。故时间复杂度为O(nn)。
分两种情况:
一,i+k <= j 不变。
二,i+k > j。下面具体分析:
令m = j-i。
将s[j,j+k)和s[i,i+k)分成若干块,最后一块长度为k%m,前面的块长度都为m,则:
s[j,j+k)的各块分别为:s[j,i) s[i,i+m) s[i+m,i+m2) ⋯ \cdots⋯
s[i,i+k)的个块分别为:s[i,i+m) s[i+m,i+m2) ⋯ \cdots⋯
→ \rightarrow→ s[j,i) == s [i,i+m) == s[i+m,i+m*2) ⋯ \cdots⋯
显然s[j,n)淘汰了s[i,n)
x$\in[0,m)
s[j,n)能够淘汰s[j+n,n) 因为s[i,n)删除前m个字符,s[i+x,n)删除就是两者。
同理:s[j+m,n)能淘汰s[j]和s[j+m+x,n)。
⋮ \vdots⋮
故 i =j + k - (k%m) ⟺ \iff⟺ i+m+k - (k%m)
因为 m > k%m ,所以 i+m+k - (k%m) > i+ k,也就i至少增加k。
无论什么情况:
i或j至少有一个至少增加k,故总时间复杂度是O(n)。
代码
class Solution { public: string lastSubstring(string s) { int i = 0; for (int j = 1; j < s.length(); ) { int k = 0; for (; ((j + k) < s.length()) && (s[j + k] == s[i + k]); k++); int tmp = i; if (s[i + k] < s[j + k]) { const int m = j - i; if (k > m) { i = (j + k - k%m); j = i + 1; } else { i = j++; } } else { j += k + 1; } } return s.substr(i); } };
2023年5月版
class Solution { public: string lastSubstring(string s) { int iMaxIndex = 0; for (int i = 1; i < s.length(); i++) { int k = 0; for (; (i + k < s.length()) && (s[i + k] == s[iMaxIndex + k]); k++) { } if ((i + k < s.length()) && (s[i + k] > s[iMaxIndex + k])) { auto tmp = iMaxIndex; iMaxIndex = i; i = max(i,tmp+k); } else { i = i + k ; } } return s.substr(iMaxIndex); } };
2024年2月版
class Solution { public: string lastSubstring(string s) { int i = 0; for (int j = 1; j < s.length(); ) { int k = 0; for (; ((j + k) < s.length()) && (s[j + k] == s[i + k]); k++); int tmp = i; if (s[i + k] < s[j + k]) { const int m = j - i; if (k > m) { i += k+1; j = i + 1; } else { i = j++; } } else { j += k + 1; } } return s.substr(i); } };
扩展阅读
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测试环境
操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。