Java算法题-解析 "扰乱字符串" 算法问题
题目:
给定一个字符串 s1
,我们可以通过交换字符串中的一些字符来得到字符串 s2
。编写一个函数来判断字符串 s2
是否可以通过扰乱字符串 s1
而得到。
引言:
"扰乱字符串" 是一个关于字符串操作和递归的问题。解决这个问题需要对字符串操作和递归的思路有一定的理解,同时需要找到一种判断字符串扰乱关系的方法。通过解答这个问题,我们可以提升对字符串操作和递归的考虑,同时也能拓展对问题求解的能力。
算法思路:
为了判断字符串 s2
是否可以通过扰乱字符串 s1
而得到,我们可以使用递归的方式进行判断。具体思路如下:
- 首先,判断两个字符串的长度是否相等。如果不相等,直接返回
false
。 - 如果两个字符串相等,返回
true
。 对于每一个长度大于
1
的子字符串,我们可以按照不同的分割点将字符串分为两部分,分别对两部分进行递归判断。- 如果两个子字符串均可以通过扰乱得到,那么整个字符串也可以通过扰乱得到。
- 如果一个子字符串可以通过扰乱得到,另一个子字符串可以通过扰乱得到,那么整个字符串也可以通过扰乱得到。
代码实现:
以下是使用 Java 实现的 "扰乱字符串" 算法的示例代码:
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class ScrambleString {
private Map<String, Boolean> memo = new HashMap<>();
public boolean isScramble(String s1, String s2) {
if (s1.equals(s2)) {
return true;
}
if (s1.length() != s2.length()) {
return false;
}
String key = s1 + "#" + s2;
if (memo.containsKey(key)) {
return memo.get(key);
}
int[] count = new int[26];
for (int i = 0; i < s1.length(); i++) {
count[s1.charAt(i) - 'a']++;
count[s2.charAt(i) - 'a']--;
}
for (int c : count) {
if (c != 0) {
memo.put(key, false);
return false;
}
}
int n = s1.length();
for (int i = 1; i < n; i++) {
if ((isScramble(s1.substring(0, i), s2.substring(0, i)) &&
isScramble(s1.substring(i), s2.substring(i))) ||
(isScramble(s1.substring(0, i), s2.substring(n - i)) &&
isScramble(s1.substring(i), s2.substring(0, n - i)))) {
memo.put(key, true);
return true;
}
}
memo.put(key, false);
return false;
}
}
算法分析:
- 时间复杂度:在递归过程中,每个字符串会被切割成不同长度的子字符串,所以时间复杂度为 O(n^4),其中 n 是字符串的长度。
- 空间复杂度:使用了一个 memoization 的哈希表来存储中间结果,所以空间复杂度为 O(n^3),其中 n 是字符串的长度。
示例和测试:
假设给定字符串 s1 = "great"
和 s2 = "rgeat"
,根据算法,s2
可以通过扰乱 s1
而得到。
我们可以使用以下代码进行测试:
public class Main {
public static void main(String[] args) {
ScrambleString solution = new ScrambleString();
String s1 = "great";
String s2 = "rgeat";
boolean isScramble = solution.isScramble(s1, s2);
System.out.println("Is s2 a scrambled string of s1? " + isScramble);
}
}
总结:
"扰乱字符串" 算法题要求判断一个字符串是否可以通过扰乱另一个字符串而得到,是一个关于字符串操作和递归的问题。通过实现这个算法,我们可以提升对字符串操作和递归的考虑,同时也能拓展对问题求解的能力。这个问题通过递归判断两个字符串是否可以通过扰乱得到,强调了如何对问题进行拆分,并使用 memoization 来避免重复计算。