给定字符串 s 和字符串数组 words, 返回 words[i] 中是s的子序列的单词个数 。
字符串的 子序列 是从原始字符串中生成的新字符串,可以从中删去一些字符(可以是none),而不改变其余字符的相对顺序。
例如, “ace” 是 “abcde” 的子序列。
示例 1:
输入: s = “abcde”, words = [“a”,“bb”,“acd”,“ace”]
输出: 3
解释: 有三个是 s 的子序列的单词: “a”, “acd”, “ace”。
Example 2:
输入: s = “dsahjpjauf”, words = [“ahjpjau”,“ja”,“ahbwzgqnuk”,“tnmlanowax”]
输出: 2
提示:
1 <= s.length <= 5 * 10^4
1 <= words.length <= 5000
1 <= words[i].length <= 50
words[i]和 s 都只由小写字母组成。
https://leetcode.cn/problems/number-of-matching-subsequences/
比如对于 words = [“a”, “bb”, “acd”, “ace”],我们得到以下的分桶结果:
a: [“a”, “acd”, “ace”]
b: [“bb”]
然后我们从 s 的第一个字符开始遍历,假设当前字符为 ‘a’,我们从 ‘a’ 开头的桶中取出所有单词。对于取出的每个单词,如果此时单词长度为 1,说明该单词已经匹配完毕,我们将答案加 1;否则我们将单词的首字母去掉,然后放入下一个字母开头的桶中,比如对于单词 “acd”,去掉首字母 ‘a’ 后,我们将其放入 ‘c’ 开头的桶中。这一轮结束后,分桶结果变为:
c: [“cd”, “ce”]
b: [“bb”]
遍历完 s 后,我们就得到了答案。
class Solution {
public:int numMatchingSubseq(string s, vector& words) {vector> d(26);//桶for (auto& w:words) d[w[0]-'a'].emplace(w);int ans = 0;for (char& c : s) {auto& q=d[c-'a'];int size=q.size();whiel(size--){//处理对应的桶auto t = q.front();q.pop(); if (t.size()==1) ++ans;else d[t[1]-'a'].emplace(t.substr(1));}}return ans;}
};
时间复杂度:O(n+∑i=0m−1∣wi∣)O(n+\sum_{i=0}^{m-1} ∣w_i∣)O(n+∑i=0m−1∣wi∣)
空间复杂度:O(m)
其中 n 和 m 分别为 s 和 words 的长度,而|wi∣为 words[i] 的长度。
就是将原来字母开头的一个数组,里面的字符串变为一个数字。
class Solution {
public:int numMatchingSubseq(string s, vector& words) {vector>> d(26);for (int i=0;iauto& q=d[c-'a'];int size=q.size();while(size--){auto [i, j] = q.front();q.pop(); if (++j==words[i].size()) ++ans;//这里无论如何都会执行一个++j操作。else d[words[i][j]-'a'].emplace(i,j);}}return ans;}
};
时间复杂度:O(n+∑i=0m−1∣wi∣)O(n+\sum_{i=0}^{m-1} ∣w_i∣)O(n+∑i=0m−1∣wi∣)
空间复杂度:O(m)
其中 n 和 m 分别为 s 和 words 的长度,而|wi∣为 words[i] 的长度。
class Solution {
public: int numMatchingSubseq(string s, vector& words){ vector> d(26); for (int i=0;iint i=-1;for (char& c:w) {auto& t=d[c-'a'];int j=upper_bound(t.begin(), t.end(), i) - t.begin();if (j==t.size()) return false;i=t[j];}return true;};for (auto& w:words) ans+=check(w);return ans;}
};
时间复杂度:O(n+∑i=0m−1∣wi∣)O(n+\sum_{i=0}^{m-1} ∣w_i∣)O(n+∑i=0m−1∣wi∣)
空间复杂度:O(n)
其中 n 和 m 分别为 s 和 words 的长度,而|wi∣为 words[i] 的长度。
参考链接