【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!



http://www.chinasem.cn/article/562093

相关文章

MyBatis Plus大数据量查询慢原因分析及解决

《MyBatisPlus大数据量查询慢原因分析及解决》大数据量查询慢常因全表扫描、分页不当、索引缺失、内存占用高及ORM开销,优化措施包括分页查询、流式读取、SQL优化、批处理、多数据源、结果集二次... 目录大数据量查询慢的常见原因优化方案高级方案配置调优监控与诊断总结大数据量查询慢的常见原因MyBAT

基于Go语言开发一个 IP 归属地查询接口工具

《基于Go语言开发一个IP归属地查询接口工具》在日常开发中,IP地址归属地查询是一个常见需求,本文将带大家使用Go语言快速开发一个IP归属地查询接口服务,有需要的小伙伴可以了解下... 目录功能目标技术栈项目结构核心代码(main.go)使用方法扩展功能总结在日常开发中,IP 地址归属地查询是一个常见需求:

linux查找java项目日志查找报错信息方式

《linux查找java项目日志查找报错信息方式》日志查找定位步骤:进入项目,用tail-f实时跟踪日志,tail-n1000查看末尾1000行,grep搜索关键词或时间,vim内精准查找并高亮定位,... 目录日志查找定位在当前文件里找到报错消息总结日志查找定位1.cd 进入项目2.正常日志 和错误日

MySQL之复合查询使用及说明

《MySQL之复合查询使用及说明》文章讲解了SQL复合查询中emp、dept、salgrade三张表的使用,涵盖多表连接、自连接、子查询(单行/多行/多列)及合并查询(UNION/UNIONALL)等... 目录复合查询基本查询回顾多表查询笛卡尔积自连接子查询单行子查询多行子查询多列子查询在from子句中使

Vue3 如何通过json配置生成查询表单

《Vue3如何通过json配置生成查询表单》本文给大家介绍Vue3如何通过json配置生成查询表单,本文结合实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录功能实现背景项目代码案例功能实现背景通过vue3实现后台管理项目一定含有表格功能,通常离不开表单

MyBatis分页查询实战案例完整流程

《MyBatis分页查询实战案例完整流程》MyBatis是一个强大的Java持久层框架,支持自定义SQL和高级映射,本案例以员工工资信息管理为例,详细讲解如何在IDEA中使用MyBatis结合Page... 目录1. MyBATis框架简介2. 分页查询原理与应用场景2.1 分页查询的基本原理2.1.1 分

Java实现复杂查询优化的7个技巧小结

《Java实现复杂查询优化的7个技巧小结》在Java项目中,复杂查询是开发者面临的“硬骨头”,本文将通过7个实战技巧,结合代码示例和性能对比,手把手教你如何让复杂查询变得优雅,大家可以根据需求进行选择... 目录一、复杂查询的痛点:为何你的代码“又臭又长”1.1冗余变量与中间状态1.2重复查询与性能陷阱1.

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询

《使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询》InfluxDB是一个开源的时间序列数据库,特别适合处理带有时间戳的监控数据、指标数据等,下面详细介绍如何在SpringBoot项目... 目录1、项目介绍2、 InfluxDB 介绍3、Spring Boot 配置 InfluxDB4、I

C#高效实现Word文档内容查找与替换的6种方法

《C#高效实现Word文档内容查找与替换的6种方法》在日常文档处理工作中,尤其是面对大型Word文档时,手动查找、替换文本往往既耗时又容易出错,本文整理了C#查找与替换Word内容的6种方法,大家可以... 目录环境准备方法一:查找文本并替换为新文本方法二:使用正则表达式查找并替换文本方法三:将文本替换为图