企业官网建设流程全解析

企业网站制作找什么人,网站整体设计风格,河北网站制作公司电话,织梦网站上传步骤算法我们设计一个哈希表 recall#xff1a;哈希表 recall 以 s2 字符串的下标 index 为索引#xff0c;存储匹配至第 s1cnt 个 s1 的末尾#xff0c;当前匹配到第 s2cnt 个 s2 中的第 index 个字符时#xff0c; 已经匹配过的 s1 的个数 s1cnt 和 s2 的个数 s2cnt 。我们在…算法我们设计一个哈希表 recall哈希表 recall 以 s2 字符串的下标 index 为索引存储匹配至第 s1cnt 个 s1 的末尾当前匹配到第 s2cnt 个 s2 中的第 index 个字符时 已经匹配过的 s1 的个数 s1cnt 和 s2 的个数 s2cnt 。我们在每次遍历至 s1 的末尾时根据当前匹配到的 s2 中的位置 index 查看哈希表中的对应位置如果哈希表中对应的位置 index 已经存储元素则说明我们找到了循环节。循环节的长度可以用当前已经匹配的 s1 与 s2 的数量减去上次出现时经过的数量即哈希表中存储的值来得到。然后我们就可以通过简单的运算求出所有构成循环节的 s2 的数量对于不参与循环节部分的 s1直接遍历计算即可具体实现以及一些细节边界的处理请看下文的代码。Python 3 实现class Solution: def getMaxRepetitions(self, s1: str, n1: int, s2: str, n2: int) - int: if n1 0: return 0 s1cnt, index, s2cnt 0, 0, 0 # recall 是我们用来找循环节的变量它是一个哈希映射 # 我们如何找循环节假设我们遍历了 s1cnt 个 s1此时匹配到了第 s2cnt 个 s2 中的第 index 个字符 # 如果我们之前遍历了 s1cnt 个 s1 时匹配到的是第 s2cnt 个 s2 中同样的第 index 个字符那么就有循环节了 # 我们用 (s1cnt, s2cnt, index) 和 (s1cnt, s2cnt, index) 表示两次包含相同 index 的匹配结果 # 那么哈希映射中的键就是 index值就是 (s1cnt, s2cnt) 这个二元组 # 循环节就是 # - 前 s1cnt 个 s1 包含了 s2cnt 个 s2 # - 以后的每 (s1cnt - s1cnt) 个 s1 包含了 (s2cnt - s2cnt) 个 s2 # 那么还会剩下 (n1 - s1cnt) % (s1cnt - s1cnt) 个 s1, 我们对这些与 s2 进行暴力匹配 # 注意 s2 要从第 index 个字符开始匹配 recall dict() while True: # 我们多遍历一个 s1看看能不能找到循环节 s1cnt 1 for ch in s1: if ch s2[index]: index 1 if index len(s2): s2cnt, index s2cnt 1, 0 # 还没有找到循环节所有的 s1 就用完了 if s1cnt n1: return s2cnt // n2 # 出现了之前的 index表示找到了循环节 if index in recall: s1cnt_prime, s2cnt_prime recall[index] # 前 s1cnt 个 s1 包含了 s2cnt 个 s2 pre_loop (s1cnt_prime, s2cnt_prime) # 以后的每 (s1cnt - s1cnt) 个 s1 包含了 (s2cnt - s2cnt) 个 s2 in_loop (s1cnt - s1cnt_prime, s2cnt - s2cnt_prime) break else: recall[index] (s1cnt, s2cnt) ​ # ans 存储的是 S1 包含的 s2 的数量考虑的之前的 pre_loop 和 in_loop ans pre_loop[1] (n1 - pre_loop[0]) // in_loop[0] * in_loop[1] # S1 的末尾还剩下一些 s1我们暴力进行匹配 rest (n1 - pre_loop[0]) % in_loop[0] for i in range(rest): for ch in s1: if ch s2[index]: index 1 if index len(s2): ans, index ans 1, 0 # S1 包含 ans 个 s2那么就包含 ans / n2 个 S2 return ans // n2