C++程序用于查找给定字符串是否有长度为2或更长的重复子序列

c++程序用于查找给定字符串是否有长度为2或更长的重复子序列

给定一个字符串,找到一个长度至少为两个、在字符串中重复的子序列。子序列元素编号的索引不能处于相同的顺序。

string s = "PNDPNSP";print("Repeated subsequence of length 2 or more: ", (check(s) ? "Yes" : "No"));

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让我们看一下下面的几个例子,以了解这种方法在不同情况下的工作原理 –

示例 1str = “PNDPNSP”

Explanation − 这里,答案是true,因为字符串中有一个重复出现的子序列”PN”。

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示例 2str = “PPND”

解释 – 这里,答案是错误的,因为字符串中没有重复的长度至少为两个的子序列。

示例3str = “PPNP”

解释 – 这里,答案是正确的,因为“PP”索引0和1以及“PP”索引1和3存在,并且使用的“PP”在子序列中按顺序具有不同的索引。 (基于 0 的索引)

Brute force Approach

的中文翻译为:

暴力破解方法

这种方法将生成长度为 2(最小长度)的所有可能的子序列,并查找我们是否已经看到该子序列与已找到的子序列。如果子序列已经存在,我们返回 true 并终止程序;否则,在完成迭代后,如果我们什么也没找到,则返回 false。

在最坏的情况下,这个子序列可能不存在,我们最终会生成所有可能的结果。

两个长度的子序列并将它们存储起来。因此,假设您对计算的子序列进行哈希处理以实现O(1)的插入和搜索,这将变为O(n^2)。总的子序列也是O(n^2),所以存储空间也是如此。

修改后的最长公共子序列(LCS)

LCS 算法找到 2 个字符串中的最长公共子序列。它是一种标准的动态规划方法,使用二维矩阵的迭代方法。时间复杂度为O(n^2)。我们将仅在修改后的方法中搜索给定字符串本身。尽管如此,我们还将检查当前位置的索引是否不相同。

示例

查看下面的 C++ 代码来实现修改后的最长公共子序列算法,该算法有助于我们的方法找到长度为 2 或以上的重复子序列

#include using namespace std;bool modifiedLongestCommonSubsequence(string s) {   int n = s.length();   int dp[n+1][n+1];   for (int i=0; i 1) return true;   return false;}int main() {   string str = "PNDPNSP";   cout 

输出

Repeated subsequence of length 2 or more: Yes

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当然,时间和空间复杂度是O(n^2),但是从第一种方法来看,它更加优雅且容易产生O(1)的哈希。

改进的解决方案

在这种方法中,我们将尝试在之前的方法基础上进行一些观察。

观察1 − 如果一个字符出现超过两次,答案总是真的。让我们看看为什么?

示例 - 在字符串 str = "AVHJFBABVNHFA" 中,我们在位置 0、6 和 12 中有 "AAA"。所以我们可以将索引为0和6的"AA"作为一个子序列,以及将索引为6和12的"AA"作为一个子序列作为另一个。

观察 2 - 如果一个字符只重复一次,它不能对我们的结果做出贡献子序列,因为它只会在最多一个子序列中可用。它将无法工作因为我们需要至少两个子序列。所以我们可以删除或忽略所有字符发生在同一时间。

观察3 − 如果一个字符串是回文,并且前两个观察都适用,那么答案是除非字符串长度为奇数,否则始终为 false。让我们看看为什么?

示例 - 字符串 str = "PNDDNP"

解释 - 现在,字符不按顺序排列,因此我们永远无法找到子序列具有相同的顺序,因此不可能。

示例

根据上述所有三个观察结果,我们得出的结论是,如果我们删除字符串中出现一次的所有字符,然后检查某个字符是否出现两次以上或者字符串是否不是回文,那么我们的答案是正确的。让我们看看改进后的解决方案在 C++ 中的实现 -

#include using namespace std;bool isPalindrome(string s) {   for(int i=0;i 2) {         return true;      }   }   int k = 0;   string mstr = "";   for (int i = 0; i  1) {         mstr[k++] = s[i];      }   }   if (isPalindrome(mstr)) {      return false;   }   return true;}int main() {   string s = "PNDPNSP";   cout 

输出

Repeated subsequence of length 2 or more: Yes

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结论

我们得出结论,使用观察和哈希是解决这个问题的最佳方法。时间复杂度为O(n)。空间复杂度也是O(n)的顺序,创建一个新的字符串和常数26个字符的哈希。

以上就是C++程序用于查找给定字符串是否有长度为2或更长的重复子序列的详细内容,更多请关注【创想鸟】其它相关文章!

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