最大产品前缀字符串
问题内容:
以下是来自编码面试站点的一个名为codility的演示问题:
字符串S的前缀是S的任何前导连续部分。例如,“ c”和“ cod”是字符串“ codility”的前缀。为简单起见,我们要求前缀为非空。
字符串S的前缀P的乘积是P出现的次数乘以P的长度。更准确地说,如果前缀P由K个字符组成并且P在S中恰好出现了T次,则乘积等于K *T。
例如,S =“ abababa”具有以下前缀:
- “ a”,其乘积等于1 * 4 = 4,
- “ ab”,其乘积等于2 * 3 = 6
- “ aba”,其乘积等于3 * 3 = 9
- “ abab”,其乘积等于4 * 2 = 8
- “ ababa”,其乘积等于5 * 2 = 10,
- “ ababab”,其乘积等于6 * 1 = 6,
- “ abababa”,其乘积等于7 * 1 = 7。
最长前缀与原始字符串相同。目的是选择这样的前缀以使产品价值最大化。在上面的示例中,最大积为10。
下面是我在Java中需要O(N ^
2)时间的糟糕解决方案。显然有可能在O(N)中执行此操作。我在想Kadanes算法。但是我想不出任何方式可以在每个步骤中对一些信息进行编码,以使我能够找到运行的最大值。有人可以为此考虑O(N)算法吗?
import java.util.HashMap;
class Solution {
public int solution(String S) {
int N = S.length();
if(N<1 || N>300000){
System.out.println("Invalid length");
return(-1);
}
HashMap<String,Integer> prefixes = new HashMap<String,Integer>();
for(int i=0; i<N; i++){
String keystr = "";
for(int j=i; j>=0; j--) {
keystr += S.charAt(j);
if(!prefixes.containsKey(keystr))
prefixes.put(keystr,keystr.length());
else{
int newval = prefixes.get(keystr)+keystr.length();
if(newval > 1000000000)return 1000000000;
prefixes.put(keystr,newval);
}
}
}
int maax1 = 0;
for(int val : prefixes.values())
if(val>maax1)
maax1 = val;
return maax1;
}
}
问题答案:
这是基于后缀数组的O(n log n)版本。后缀数组有O(n)个构造算法,我只是没有耐心对它们进行编码。
输出示例(此输出不是O(n),但这只是为了表明我们确实可以计算所有分数):
4*1 a
3*3 aba
2*5 ababa
1*7 abababa
3*2 ab
2*4 abab
1*6 ababab
基本上,您必须反转字符串,并计算后缀数组(SA)和最长公共前缀(LCP)。
然后,您将向后遍历SA数组,以查找与整个后缀(原始字符串中的前缀)匹配的LCP。如果存在匹配项,请增加计数器,否则将其重置为1。每个后缀(前缀)都会收到一个“分数”(SCR),该分数对应于它在原始字符串中出现的次数。
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#define MAX 10050
using namespace std;
int RA[MAX], tempRA[MAX];
int SA[MAX], tempSA[MAX];
int C[MAX];
int Phi[MAX], PLCP[MAX], LCP[MAX];
int SCR[MAX];
void suffix_sort(int n, int k) {
memset(C, 0, sizeof C);
for (int i = 0; i < n; i++)
C[i + k < n ? RA[i + k] : 0]++;
int sum = 0;
for (int i = 0; i < max(256, n); i++) {
int t = C[i];
C[i] = sum;
sum += t;
}
for (int i = 0; i < n; i++)
tempSA[C[SA[i] + k < n ? RA[SA[i] + k] : 0]++] = SA[i];
memcpy(SA, tempSA, n*sizeof(int));
}
void suffix_array(string &s) {
int n = s.size();
for (int i = 0; i < n; i++)
RA[i] = s[i] - 1;
for (int i = 0; i < n; i++)
SA[i] = i;
for (int k = 1; k < n; k *= 2) {
suffix_sort(n, k);
suffix_sort(n, 0);
int r = tempRA[SA[0]] = 0;
for (int i = 1; i < n; i++) {
int s1 = SA[i], s2 = SA[i-1];
bool equal = true;
equal &= RA[s1] == RA[s2];
equal &= RA[s1+k] == RA[s2+k];
tempRA[SA[i]] = equal ? r : ++r;
}
memcpy(RA, tempRA, n*sizeof(int));
}
}
void lcp(string &s) {
int n = s.size();
Phi[SA[0]] = -1;
for (int i = 1; i < n; i++)
Phi[SA[i]] = SA[i-1];
int L = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (Phi[i] == -1) {
PLCP[i] = 0;
continue;
}
while (s[i + L] == s[Phi[i] + L])
L++;
PLCP[i] = L;
L = max(L-1, 0);
}
for (int i = 1; i < n; i++)
LCP[i] = PLCP[SA[i]];
}
void score(string &s) {
SCR[s.size()-1] = 1;
int sum = 1;
for (int i=s.size()-2; i>=0; i--) {
if (LCP[i+1] < s.size()-SA[i]-1) {
sum = 1;
} else {
sum++;
}
SCR[i] = sum;
}
}
int main() {
string s = "abababa";
s = string(s.rbegin(), s.rend()) +".";
suffix_array(s);
lcp(s);
score(s);
for(int i=0; i<s.size(); i++) {
string ns = s.substr(SA[i], s.size()-SA[i]-1);
ns = string(ns.rbegin(), ns.rend());
cout << SCR[i] << "*" << ns.size() << " " << ns << endl;
}
}
我在比赛中使用了很多年的大部分代码(特别是后缀数组和LCP实现)。我改编自几年前写的这个版本。