☆打卡算法☆LeetCode 28、实现 strStr() 算法解析

简介: “实现strStr()。”

一、题目


1、算法题目

“实现strStr()。”

题目链接:

来源:力扣(LeetCode)

链接:28. 实现 strStr() - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)


2、题目描述

实现 strStr() 函数。

给你两个字符串 haystack 和 needle ,请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置(下标从 0 开始)。如果不存在,则返回  -1 。

 

说明:

当 needle 是空字符串时,我们应当返回什么值呢?这是一个在面试中很好的问题。

对于本题而言,当 needle 是空字符串时我们应当返回 0 。这与 C 语言的 strstr() 以及 Java 的 indexOf() 定义相符。

示例 1:
输入: haystack = "hello", needle = "ll"
输出: 2
复制代码
示例 2:
输入: haystack = "aaaaa", needle = "bba"
输出: -1
复制代码


二、解题


1、思路分析

这个题是经典的字符串单模匹配的模型,可以使用字符串匹配算法解决,本文使用KMP(Knuth Morris Pratt)算法解这道题。

KMP算法的主要逻辑就是,计算next数组,通过循环来对比target与txt字符串。


2、代码实现

代码参考:

public class Solution {
    public int StrStr(string haystack, string needle) {
        if(needle == "") return 0;
        int[] next = GetNext(needle);  //获取next数组
        int i = 0, j = 0;
        while(i < haystack.Length)
        {
            if(haystack[i] == needle[j])
            {
                i++;
                j++;
            }
            else
            {
                if(i < haystack.Length)
                {
                    if(j == 0) i++;
                    else j = next[j - 1];  //回溯,KMP之精髓,与next中的回溯同理
                }
            }
            if(j == needle.Length) return i - j;
        }
        return -1;
    }
    public int[] GetNext(string str)
    {
        int[] next = new int[str.Length];
        int i = 1, j = 0;  //i不能等于1,否则无法错位相比
        next[0] = 0;
        while(i < str.Length)
        {
            if(str[i] == str[j])
            {
                j++;
                next[i] = j;
                i++;
            }
            else
            {
                if(j == 0)
                {
                    next[i] = 0;
                    i++;
                }
                else
                {
                    j = next[j - 1];  //回溯
                }
            }
        }
        return next;
    }
}
复制代码

网络异常,图片无法展示
|


3、时间复杂度

时间复杂度 : O(n+m)

其中m是字符串needle的长度,m是字符串haystack的长度。

空间复杂度: O(m)

其中m是字符串needle的长度。


三、总结

有时间可以详细了解一下KMP算法。



相关文章
|
11月前
|
算法 Go 索引
【LeetCode 热题100】45:跳跃游戏 II(详细解析)(Go语言版)
本文详细解析了力扣第45题“跳跃游戏II”的三种解法:贪心算法、动态规划和反向贪心。贪心算法通过选择每一步能跳到的最远位置,实现O(n)时间复杂度与O(1)空间复杂度,是面试首选;动态规划以自底向上的方式构建状态转移方程,适合初学者理解但效率较低;反向贪心从终点逆向寻找最优跳点,逻辑清晰但性能欠佳。文章对比了各方法的优劣,并提供了Go语言代码实现,助你掌握最小跳跃次数问题的核心技巧。
461 15
|
5月前
|
存储 人工智能 算法
从零掌握贪心算法Java版:LeetCode 10题实战解析(上)
在算法世界里,有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择,寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法,它以其简洁高效的特点,成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想,并通过10道LeetCode经典题目实战演练,带你掌握这种"步步为营"的解题思维。
|
11月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【LeetCode 热题100】347:前 K 个高频元素(详细解析)(Go语言版)
这篇文章详细解析了力扣热题 347——前 K 个高频元素的三种解法:哈希表+小顶堆、哈希表+快速排序和哈希表+桶排序。每种方法都附有清晰的思路讲解和 Go 语言代码实现。小顶堆方法时间复杂度为 O(n log k),适合处理大规模数据;快速排序方法时间复杂度为 O(n log n),适用于数据量较小的场景;桶排序方法在特定条件下能达到线性时间复杂度 O(n)。文章通过对比分析,帮助读者根据实际需求选择最优解法,并提供了完整的代码示例,是一篇非常实用的算法学习资料。
667 90
|
10月前
|
存储 算法 Go
【LeetCode 热题100】17:电话号码的字母组合(详细解析)(Go语言版)
LeetCode 17题解题思路采用回溯算法,通过递归构建所有可能的组合。关键点包括:每位数字对应多个字母,依次尝试;递归构建下一个字符;递归出口为组合长度等于输入数字长度。Go语言实现中,使用map存储数字到字母的映射,通过回溯函数递归生成组合。时间复杂度为O(3^n * 4^m),空间复杂度为O(n)。类似题目包括括号生成、组合、全排列等。掌握回溯法的核心思想,能够解决多种排列组合问题。
426 11
|
10月前
|
Go
【LeetCode 热题100】155:最小栈(详细解析)(Go语言版)
本文详细解析了力扣热题155:最小栈的解题思路与实现方法。题目要求设计一个支持 push、核心思路是使用辅助栈法,通过两个栈(主栈和辅助栈)来维护当前栈中的最小值。具体操作包括:push 时同步更新辅助栈,pop 时检查是否需要弹出辅助栈的栈顶,getMin 时直接返回辅助栈的栈顶。文章还提供了 Go 语言的实现代码,并对复杂度进行了分析。此外,还介绍了单栈 + 差值记录法的进阶思路,并总结了常见易错点,如 pop 操作时忘记同步弹出辅助栈等。
349 6
|
10月前
|
Go 索引
【LeetCode 热题100】739:每日温度(详细解析)(Go语言版)
这篇文章详细解析了 LeetCode 第 739 题“每日温度”,探讨了如何通过单调栈高效解决问题。题目要求根据每日温度数组,计算出等待更高温度的天数。文中推荐使用单调递减栈,时间复杂度为 O(n),优于暴力解法的 O(n²)。通过实例模拟和代码实现(如 Go 语言版本),清晰展示了栈的操作逻辑。此外,还提供了思维拓展及相关题目推荐,帮助深入理解单调栈的应用场景。
399 6
|
11月前
|
存储 算法 数据可视化
【二叉树遍历入门:从中序遍历到层序与右视图】【LeetCode 热题100】94:二叉树的中序遍历、102:二叉树的层序遍历、199:二叉树的右视图(详细解析)(Go语言版)
本文详细解析了二叉树的三种经典遍历方式:中序遍历(94题)、层序遍历(102题)和右视图(199题)。通过递归与迭代实现中序遍历,深入理解深度优先搜索(DFS);借助队列完成层序遍历和右视图,掌握广度优先搜索(BFS)。文章对比DFS与BFS的思维方式,总结不同遍历的应用场景,为后续构造树结构奠定基础。
531 10
|
11月前
|
Go 索引 Perl
【LeetCode 热题100】【二叉树构造题精讲:前序 + 中序建树 & 有序数组构造 BST】(详细解析)(Go语言版)
本文详细解析了二叉树构造的两类经典问题:通过前序与中序遍历重建二叉树(LeetCode 105),以及将有序数组转化为平衡二叉搜索树(BST,LeetCode 108)。文章从核心思路、递归解法到实现细节逐一拆解,强调通过索引控制子树范围以优化性能,并对比两题的不同构造逻辑。最后总结通用构造套路,提供进阶思考方向,帮助彻底掌握二叉树构造类题目。
716 9
|
11月前
|
算法 Go
【LeetCode 热题100】73:矩阵置零(详细解析)(Go语言版)
这篇文章详细解析了力扣热题 73——矩阵置零问题,提供两种解法:一是使用额外标记数组,时间复杂度为 O(m * n),空间复杂度为 O(m + n);二是优化后的原地标记方法,利用矩阵的第一行和第一列记录需要置零的信息,将空间复杂度降低到 O(1)。文章通过清晰的代码示例与复杂度分析,帮助理解“原地操作”及空间优化技巧,并推荐相关练习题以巩固矩阵操作能力。适合刷题提升算法思维!
348 9
|
12月前
|
存储 自然语言处理 算法
【LeetCode 热题100】208:实现 Trie (前缀树)(详细解析)(Go语言版)
本文详细解析了力扣热题 208——实现 Trie(前缀树)。Trie 是一种高效的树形数据结构,用于存储和检索字符串集合。文章通过插入、查找和前缀匹配三个核心操作,结合 Go 语言实现代码,清晰展示了 Trie 的工作原理。时间复杂度为 O(m),空间复杂度也为 O(m),其中 m 为字符串长度。此外,还探讨了 Trie 的变种及应用场景,如自动补全和词典查找等。适合初学者深入了解 Trie 结构及其实际用途。
387 14

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多
  • DNS