【前缀和】【分类讨论】2983：使用封装类解决回文串重新排列查询

2024-01-03 08:44
文章标签 使用 封装 查询 分类 解决 回文 讨论 前缀 重新排列 2983

本文主要是介绍【前缀和】【分类讨论】2983：使用封装类解决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

本题同解：

【前缀和】【分类讨论】【二分查找】2983：回文串重新排列查询

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。

分析

封装类

线段关心

class C2Line
{
public:C2Line(int left1, int right1, int left2, int right2):m_iLeft1(left1), m_iRight1(right1), m_iLeft2(left2), m_iRight2(right2),m_iCrossLeft(max(left1,left2)),m_iCrossRight(min(right1,right2)),m_iUnionLeft(min(left1,left2)),m_iUnionRight(max(right1, right2)), m_bCross(m_iCrossRight >= m_iCrossLeft)		{}	tuple<int, int, int, int> NotCross()const{auto[a, b] = NotCross(m_iLeft1, m_iRight1);auto [c, d] = NotCross(m_iLeft2, m_iRight2);return std::make_tuple(a, b, c, d);}bool IsInclude()const{bool b1 = (m_iLeft1 == m_iUnionLeft) && (m_iRight1 == m_iUnionRight);bool b2 = (m_iLeft2 == m_iUnionLeft) && (m_iRight2 == m_iUnionRight);return b1 || b2;}const int m_iLeft1, m_iRight1, m_iLeft2, m_iRight2;const int m_iCrossLeft, m_iCrossRight, m_iUnionLeft, m_iUnionRight;const bool m_bCross;
protected:tuple<int, int> NotCross(int left, int right)const{if (left == m_iCrossLeft){return std::make_tuple(m_iCrossRight + 1, right);}return std::make_tuple(left,m_iCrossLeft-1);}	
};

前缀和

template<class T = long long >
class CPreSum
{
public:CPreSum(const vector<int>& nums){m_data.push_back(0);for (int i = 0; i < nums.size(); i++){m_data.push_back(m_data[i] + nums[i]);}}template<class _PR>CPreSum(int iSize, _PR pr){m_data.push_back(0);for (int i = 0; i < iSize; i++){m_data.push_back(m_data[i] + pr(i));}}T Sum(int left, int rightExclu)const{return m_data[rightExclu] - m_data[left];}
protected:vector<T> m_data;
};

核心代码

class Solution {
public:vector<bool> canMakePalindromeQueries(string s, vector<vector<int>>& queries) {const int n2 = s.length() / 2;CPreSum<int>* preSumLeft[26],* preSumRight[26];for (int i = 0; i < 26; i++){preSumLeft[i] = new CPreSum<int>(n2, [&](int index) {return s[index] == 'a' + i; });preSumRight[i] = new CPreSum<int>(n2, [&](int index) {return s[n2*2-1-index] == 'a' + i; });}CPreSum<int> preSumNotSame(n2, [&](int index) {return s[index] != s[n2 * 2 - 1 - index]; });auto IsSame = [&](int a, int b){for (int i = 0; i < 26; i++){if (preSumLeft[i]->Sum(a,b+1) != preSumRight[i]->Sum(a,b+1)){return false;}}return true;};		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];C2Line line2(a, b,  c,  d);auto Has = [&](const int a, const int b,const int c,const int d,CPreSum<int>* pPreSum, CPreSum<int>* pPreSumOther){//[a,b]可以任意调整顺序的范围，[c,d]是非交叉范围return pPreSum->Sum(a,b+1) - pPreSumOther->Sum(c,d+1) >= 0;};if (!line2.m_bCross){//两者没有交叉const int iNotSameCount = preSumNotSame.Sum(a, b+1) + preSumNotSame.Sum(c,d+1);vRet.emplace_back(IsSame(a, b) && IsSame(c, d) && (iNotSameCount == preSumNotSame.Sum(0,n2)));}else{if (line2.IsInclude()){vRet.emplace_back(IsSame(line2.m_iUnionLeft, line2.m_iUnionRight) && (preSumNotSame.Sum(line2.m_iUnionLeft, line2.m_iUnionRight +1) == preSumNotSame.Sum(0,n2)));continue;}bool bHas = true;auto [a1, b1, c1, d1] = line2.NotCross();for (int i = 0; i < 26; i++){bHas &= Has(a,b,a1,b1, preSumLeft[i], preSumRight[i]);bHas &= Has(c, d,c1,d1, preSumRight[i], preSumLeft[i]);}vRet.emplace_back(bHas&& IsSame(line2.m_iUnionLeft, line2.m_iUnionRight) && (preSumNotSame.Sum(line2.m_iUnionLeft, line2.m_iUnionRight + 1) == preSumNotSame.Sum(0, n2)));}}return vRet;}
};

测试用例

template
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{
assert(t1 == t2);
}

template
void Assert(const vector& v1, const vector& 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>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】2983：使用封装类解决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/565123。

相关文章

gitlab安装及邮箱配置和常用使用方式

gitlab安装及邮箱配置和常用使用方式

《gitlab安装及邮箱配置和常用使用方式》：本文主要介绍gitlab安装及邮箱配置和常用使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1.安装GitLab2.配置GitLab邮件服务3.GitLab的账号注册邮箱验证及其分组4.gitlab分支和标签的
阅读更多...
SpringBoot3应用中集成和使用Spring Retry的实践记录

SpringBoot3应用中集成和使用Spring Retry的实践记录

《SpringBoot3应用中集成和使用SpringRetry的实践记录》SpringRetry为SpringBoot3提供重试机制,支持注解和编程式两种方式,可配置重试策略与监听器,适用于临时性故... 目录1. 简介2. 环境准备3. 使用方式3.1 注解方式 基础使用自定义重试策略失败恢复机制注意事项
阅读更多...
nginx启动命令和默认配置文件的使用

nginx启动命令和默认配置文件的使用

《nginx启动命令和默认配置文件的使用》：本文主要介绍nginx启动命令和默认配置文件的使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录常见命令nginx.conf配置文件location匹配规则图片服务器总结常见命令# 默认配置文件启动./nginx
阅读更多...
在Windows上使用qemu安装ubuntu24.04服务器的详细指南

在Windows上使用qemu安装ubuntu24.04服务器的详细指南

《在Windows上使用qemu安装ubuntu24.04服务器的详细指南》本文介绍了在Windows上使用QEMU安装Ubuntu24.04的全流程：安装QEMU、准备ISO镜像、创建虚拟磁盘、配置... 目录1. 安装QEMU环境2. 准备Ubuntu 24.04镜像3. 启动QEMU安装Ubuntu4
阅读更多...
使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统

使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统

《使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统》：本文主要介绍使用Python和OpenCV库实现的实时颜色识别系统,这个系统能够通过摄像头捕捉视频流,并在视频中指定区域内识别主要颜色（红... 目录一、引言二、系统概述三、代码解析1. 导入库2. 颜色识别函数3. 主程序循环四、HSV色彩空间详解
阅读更多...
Windows下C++使用SQLitede的操作过程

Windows下C++使用SQLitede的操作过程

《Windows下C++使用SQLitede的操作过程》本文介绍了Windows下C++使用SQLite的安装配置、CppSQLite库封装优势、核心功能（如数据库连接、事务管理）、跨平台支持及性能优... 目录Windows下C++使用SQLite1、安装2、代码示例CppSQLite：C++轻松操作SQ
阅读更多...
qt5cored.dll报错怎么解决? 电脑qt5cored.dll文件丢失修复技巧

qt5cored.dll报错怎么解决? 电脑qt5cored.dll文件丢失修复技巧

《qt5cored.dll报错怎么解决?电脑qt5cored.dll文件丢失修复技巧》在进行软件安装或运行程序时，有时会遇到由于找不到qt5core.dll,无法继续执行代码，这个问题可能是由于该文... 遇到qt5cored.dll文件错误时，可能会导致基于 Qt 开发的应用程序无法正常运行或启动。这种错
阅读更多...
Python常用命令提示符使用方法详解

Python常用命令提示符使用方法详解

《Python常用命令提示符使用方法详解》在学习python的过程中,我们需要用到命令提示符(CMD)进行环境的配置,：本文主要介绍Python常用命令提示符使用方法的相关资料,文中通过代码介绍的... 目录一、python环境基础命令【Windows】1、检查Python是否安装2、 查看Python的安
阅读更多...
Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算

Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算

《Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算》Python提供了多种并行处理的方式,其中concurrent.futures模块的ProcessPoolExecu... 目录简介完整代码示例代码解释1. 导入必要的模块2. 定义处理函数3. 主函数4. 生成数字列表5.
阅读更多...
Python中help()和dir()函数的使用

Python中help()和dir()函数的使用

《Python中help()和dir()函数的使用》我们经常需要查看某个对象（如模块、类、函数等）的属性和方法,Python提供了两个内置函数help()和dir(),它们可以帮助我们快速了解代... 目录1. 引言2. help() 函数2.1 作用2.2 使用方法2.3 示例(1) 查看内置函数的帮助(
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2