【前缀和】【分类讨论】【二分查找】2983:回文串重新排列查询

2024-01-02 09:52

本文主要是介绍【前缀和】【分类讨论】【二分查找】2983:回文串重新排列查询,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

作者推荐

【动态规划】【字符串】C++算法:正则表达式匹配

本文涉及的基础知识点

C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频
二分查找算法合集

回文串重新排列查询

给你一个长度为 偶数 n ,下标从 0 开始的字符串 s 。
同时给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 queries ,其中 queries[i] = [ai, bi, ci, di] 。
对于每个查询 i ,你需要执行以下操作:
将下标在范围 0 <= ai <= bi < n / 2 内的 子字符串 s[ai:bi] 中的字符重新排列。
将下标在范围 n / 2 <= ci <= di < n 内的 子字符串 s[ci:di] 中的字符重新排列。
对于每个查询,你的任务是判断执行操作后能否让 s 变成一个 回文串 。
每个查询与其他查询都是 独立的 。
请你返回一个下标从 0 开始的数组 answer ,如果第 i 个查询执行操作后,可以将 s 变为一个回文串,那么 answer[i] = true,否则为 false 。
子字符串 指的是一个字符串中一段连续的字符序列。
s[x:y] 表示 s 中从下标 x 到 y 且两个端点 都包含 的子字符串。
示例 1:
输入:s = “abcabc”, queries = [[1,1,3,5],[0,2,5,5]]
输出:[true,true]
解释:这个例子中,有 2 个查询:
第一个查询:

  • a0 = 1, b0 = 1, c0 = 3, d0 = 5
  • 你可以重新排列 s[1:1] => abcabc 和 s[3:5] => abcabc 。
  • 为了让 s 变为回文串,s[3:5] 可以重新排列得到 => abccba 。
  • 现在 s 是一个回文串。所以 answer[0] = true 。
    第二个查询:
  • a1 = 0, b1 = 2, c1 = 5, d1 = 5.
  • 你可以重新排列 s[0:2] => abcabc 和 s[5:5] => abcabc 。
  • 为了让 s 变为回文串,s[0:2] 可以重新排列得到 => cbaabc 。
  • 现在 s 是一个回文串,所以 answer[1] = true 。
    示例 2:

输入:s = “abbcdecbba”, queries = [[0,2,7,9]]
输出:[false]
解释:这个示例中,只有一个查询。
a0 = 0, b0 = 2, c0 = 7, d0 = 9.
你可以重新排列 s[0:2] => abbcdecbba 和 s[7:9] => abbcdecbba 。
无法通过重新排列这些子字符串使 s 变为一个回文串,因为 s[3:6] 不是一个回文串。
所以 answer[0] = false 。
示例 3:
输入:s = “acbcab”, queries = [[1,2,4,5]]
输出:[true]
解释:这个示例中,只有一个查询。
a0 = 1, b0 = 2, c0 = 4, d0 = 5.
你可以重新排列 s[1:2] => acbcab 和 s[4:5] => acbcab 。
为了让 s 变为回文串,s[1:2] 可以重新排列得到 => abccab 。
然后 s[4:5] 重新排列得到 abccba 。
现在 s 是一个回文串,所以 answer[0] = true 。
提示:
2 <= n == s.length <= 105
1 <= queries.length <= 105
queries[i].length == 4
ai == queries[i][0], bi == queries[i][1]
ci == queries[i][2], di == queries[i][3]
0 <= ai <= bi < n / 2
n / 2 <= ci <= di < n
n 是一个偶数。
s 只包含小写英文字母。

前缀和+分类讨论

令s1是s的前半部分,即s[0,n),s2是s的后半部分颠倒顺序。代码中的a,b和题意中的ab相同。c,d和题意不同,是s2的下标。
c = s.length() - 1 - v[3], d = s.length() - 1 - v[2]。这样s是回文,等同与s1等于s2。

vPreSumLeftvPreSumLeft[i]表示s1中’a’+i 的数量前缀和
vPreSumRightvPreSumRight[i]表示s2中’a’+i 的数量前缀和
IsSame如果s1[a,b]和s2[a,b]中各字符数量相等,返回true,否则返回false
vNotSame记录所有s1[i]!=s2[i]的下标
[iCrossLeft,iCrossRight]表示线段[a,b]和[c,d]相交部分
CanVilidvNotSame[a,b]直接有多少个元素,使用二分查找实现。
线段[iUnion1,iUnion2]包括线段[a,b] [c,d]的最小线段

一维线段的关系

相离:没有交点。
相交分以下情况:

  • 相交部分左都有点,属于一条线段。如:[1,2] [0,3] ,分类为包括。
  • 相交部分左都有点,属于不同的线段,如[1,3],[2,4],分类为侠义的相交,或者说不包括的相交。
  • 相交部分左边(或右边右点),[1,3] 和[2,3],分类为包括。
  • 相交部分左右都无点,分类为重合,因为和包括的处理相同。所以当包扩处理。

[a,b]包括[c,d]的判断标准:a等于iUnion1,b等于iUnion2

相离

s1[a,b] 和s2[a,b]的字符数量相等, s1[c,d] 和s2[c,d]的字符数量相等。除[a,b] [c,d]外没有字符不相等。
由于可以任意排列,所以只要字符数量相等,就可以排列成相同。

包括

s1[iUnion1,iUnion2] 和s2[iUnion1,iUnion2]的字符数量相等,除[iUnion1,iUnion2]外,没有字符不等。

侠义相交

针对a,b有两种情况:
a等于iCrossLeft ,这时非重合部分为[iCrossRight+1,b]
b等于iCrossRight,这时非重合部分为[a,iCrossLeft-1]
s1[a,b]中必须有非重合部分的所有的字符,且数量足够。否则无法让s1相等。
c,d类似。

以下几个条件:

  • 一,[a,b]有非重合部分所有字符,[c,d]也是。
  • 二,s1[iUnion1,iUnion2] 和s2[iUnion1,iUnion2]的字符数量相等。
  • 三,除[iUnion1,iUnion2]外,没有字符不等。

代码

核心代码

class Solution {
public:vector<bool> canMakePalindromeQueries(string s, vector<vector<int>>& queries) {const int n2 = s.length() / 2;vector<vector<int>> vPreSumLeft(26, vector<int>(1)), vPreSumRight(26, vector<int>(1));vector<int> vNotSame;for (int i = 0; i < n2; i++){for (int j = 0; j < 26; j++){vPreSumLeft[j].emplace_back(vPreSumLeft[j].back() + (j + 'a' == s[i]));vPreSumRight[j].emplace_back(vPreSumRight[j].back() + (j + 'a' == s[s.length() - 1 - i]));}if (s[i] != s[s.length() - 1 - i]){vNotSame.emplace_back(i);}}auto IsSame = [&](int a, int b){for (int i = 0; i < 26; i++){if (vPreSumLeft[i][b + 1] - vPreSumLeft[i][a] != vPreSumRight[i][b + 1] - vPreSumRight[i][a]){return false;}}return true;};auto NotSameCount = [&](int a, int b){return std::upper_bound(vNotSame.begin(), vNotSame.end(), b) - std::lower_bound(vNotSame.begin(), vNotSame.end(), a);};		vector<bool> vRet;for (const auto& v : queries){const int a = v[0], b = v[1], c = s.length() - 1 - v[3], d = s.length() - 1 - v[2];const int iCrossLeft = max(a, c), iCrossRight = min(b, d);const int iCrossLen = iCrossRight - iCrossLeft + 1;auto Has = [&](const int a, const int b,const vector<int>& vPreSum, const vector<int>& vPreSumOther){//[a,b]可以任意调整顺序的范围,[c,d]是非交叉范围int c = a, d = iCrossLeft-1;if (a == iCrossLeft){c = iCrossRight+1;d = b;}return (vPreSum[b + 1] - vPreSum[a] - (vPreSumOther[d + 1] - vPreSumOther[c])) >= 0;};if (iCrossLen <= 0){//两者没有交叉const int iNotSameCount = NotSameCount(a, b) + NotSameCount(c, d);vRet.emplace_back(IsSame(a, b) && IsSame(c, d) && (iNotSameCount == vNotSame.size()));}else{const int iUnion1 = min(a, c),  iUnion2 = max(b, d);auto IsInclude =[&](const int a, const int b){return (iUnion1 == a) && (iUnion2 == b);};if (IsInclude(a, b) || IsInclude(c, d)){vRet.emplace_back(IsSame(iUnion1, iUnion2) && (NotSameCount(iUnion1, iUnion2) == vNotSame.size() ));continue;}bool bHas = true;for (int i = 0; i < 26; i++){bHas &= Has(a,b, vPreSumLeft[i], vPreSumRight[i]);bHas &= Has(c, d, vPreSumRight[i], vPreSumLeft[i]);}vRet.emplace_back(bHas&& IsSame(iUnion1, iUnion2) && (NotSameCount(iUnion1, iUnion2) == vNotSame.size()));}}return vRet;}
};

测试用例

template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& 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, p;vector<vector<int>>queries;{Solution sln;s = "fxdqcfqdxc", queries = { {1,1,7,8},{1,1,5,9},{2,4,8,8},{0,4,6,8},{2,3,7,8},{2,4,5,9},{1,4,9,9} };auto res = sln.canMakePalindromeQueries(s, queries);Assert(vector<bool>{false, true, false, true, false, true, false}, res);}{Solution sln;s = "dbaabd", queries = { {0, 1, 5, 5}, { 1,2,4,5 } };auto res = sln.canMakePalindromeQueries(s, queries);Assert(vector<bool>{true,true}, res);}{Solution sln;s = "ceddceddcc", queries = { {0,1,6,8} };auto res = sln.canMakePalindromeQueries(s, queries);Assert(vector<bool>{false}, res);}{Solution sln;s = "acbcab", queries = { {1,2,4,5} };auto res = sln.canMakePalindromeQueries(s, queries);Assert(vector<bool>{true}, res);}{Solution sln;s = "abbcdecbba", queries = { {0,2,7,9} };auto res = sln.canMakePalindromeQueries(s, queries);Assert(vector<bool>{false}, res);}{Solution sln;s = "abcabc", queries = { {1,1,3,5},{0,2,5,5} };auto res = sln.canMakePalindromeQueries(s, queries);Assert(vector<bool>{true, true}, res);}{Solution sln;s = "odaxusaweuasuoeudxwa", queries = { {0,5,10,14} };auto res = sln.canMakePalindromeQueries(s, queries);Assert(vector<bool>{false}, res);}}

扩展阅读

视频课程

有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适),可以先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771

如何你想快

速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176

相关

下载

想高屋建瓴的学习算法,请下载《喜缺全书算法册》doc版
https://download.csdn.net/download/he_zhidan/88348653

我想对大家说的话
闻缺陷则喜是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。
子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛

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。

这篇关于【前缀和】【分类讨论】【二分查找】2983:回文串重新排列查询的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/562093

相关文章

MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法

《MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法》文章介绍MyBatis-Plus分页查询处理,通过函数式接口与Lambda表达式实现通用逻辑,方法抽象但功能强大,建议扩展分批处理及流式... 目录函数式接口获取分页数据接口数据处理接口通用逻辑工具类使用方法简单查询自定义查询方法总结函数式接口

MySql基本查询之表的增删查改+聚合函数案例详解

《MySql基本查询之表的增删查改+聚合函数案例详解》本文详解SQL的CURD操作INSERT用于数据插入(单行/多行及冲突处理),SELECT实现数据检索(列选择、条件过滤、排序分页),UPDATE... 目录一、Create1.1 单行数据 + 全列插入1.2 多行数据 + 指定列插入1.3 插入否则更

MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

《MySQL多列IN查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)》本文详解MySQL多列IN查询,对比传统OR写法,强调其简洁高效,适合批量匹配复合键,通过联合索引、分批次优化提升性能,兼容多种数据库... 目录一、基础语法:多列 IN 的两种写法1. 直接值列表2. 子查询二、对比传统 OR 的写法三、性能分析

MySQL中查找重复值的实现

《MySQL中查找重复值的实现》查找重复值是一项常见需求,比如在数据清理、数据分析、数据质量检查等场景下,我们常常需要找出表中某列或多列的重复值,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录技术背景实现步骤方法一:使用GROUP BY和HAVING子句方法二:仅返回重复值方法三:返回完整记录方法四:

从入门到精通MySQL联合查询

《从入门到精通MySQL联合查询》:本文主要介绍从入门到精通MySQL联合查询,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录摘要1. 多表联合查询时mysql内部原理2. 内连接3. 外连接4. 自连接5. 子查询6. 合并查询7. 插入查询结果摘要前面我们学习了数据库设计时要满

MySQL查询JSON数组字段包含特定字符串的方法

《MySQL查询JSON数组字段包含特定字符串的方法》在MySQL数据库中,当某个字段存储的是JSON数组,需要查询数组中包含特定字符串的记录时传统的LIKE语句无法直接使用,下面小编就为大家介绍两种... 目录问题背景解决方案对比1. 精确匹配方案(推荐)2. 模糊匹配方案参数化查询示例使用场景建议性能优

mysql表操作与查询功能详解

《mysql表操作与查询功能详解》本文系统讲解MySQL表操作与查询,涵盖创建、修改、复制表语法,基本查询结构及WHERE、GROUPBY等子句,本文结合实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随... 目录01.表的操作1.1表操作概览1.2创建表1.3修改表1.4复制表02.基本查询操作2.1 SE

MySQL数据库的内嵌函数和联合查询实例代码

《MySQL数据库的内嵌函数和联合查询实例代码》联合查询是一种将多个查询结果组合在一起的方法,通常使用UNION、UNIONALL、INTERSECT和EXCEPT关键字,下面:本文主要介绍MyS... 目录一.数据库的内嵌函数1.1聚合函数COUNT([DISTINCT] expr)SUM([DISTIN

XML重复查询一条Sql语句的解决方法

《XML重复查询一条Sql语句的解决方法》文章分析了XML重复查询与日志失效问题,指出因DTO缺少@Data注解导致日志无法格式化、空指针风险及参数穿透,进而引发性能灾难,解决方案为在Controll... 目录一、核心问题:从SQL重复执行到日志失效二、根因剖析:DTO断裂引发的级联故障三、解决方案:修复

MySQL中的索引结构和分类实战案例详解

《MySQL中的索引结构和分类实战案例详解》本文详解MySQL索引结构与分类,涵盖B树、B+树、哈希及全文索引,分析其原理与优劣势,并结合实战案例探讨创建、管理及优化技巧,助力提升查询性能,感兴趣的朋... 目录一、索引概述1.1 索引的定义与作用1.2 索引的基本原理二、索引结构详解2.1 B树索引2.2