给定一种规律 pattern 和一个字符串 s ,判断 s 是否遵循相同的规律。
这里的 遵循 指完全匹配,例如, pattern 里的每个字母和字符串 s 中的每个非空单词之间存在着双向连接的对应规律。
示例1:
输入: pattern = "abba", s = "dog cat cat dog"
输出: true
示例 2:
输入:pattern = "abba", s = "dog cat cat fish"
输出: false
示例 3:
输入: pattern = "aaaa", s = "dog cat cat dog"
输出: false
提示:
1 <= pattern.length <= 300
pattern 只包含小写英文字母
1 <= s.length <= 3000
s 只包含小写英文字母和 ' '
s 不包含 任何前导或尾随对空格
s 中每个单词都被 单个空格 分隔
在本题中,我们需要判断字符与字符串之间是否恰好一一对应。即任意一个字符都对应着唯一的字符串,任意一个字符串也只被唯一的一个字符对应。在集合论中,这种关系被称为「双射」。
想要解决本题,我们可以利用哈希表记录每一个字符对应的字符串,以及每一个字符串对应的字符。然后我们枚举每一对字符与字符串的配对过程,不断更新哈希表,如果发生了冲突,则说明给定的输入不满足双射关系。
题目本质上是让我们判断str中的字符是否与pattern中的字符一一对应
也就是说,pattern中相同的字符在str中也应该相同,不同的字符在str中也应该不同
我们可以通过一个字典记录pattern中每个字符第一次出现的位置,即dict[x]=pattern.index(x)。然后我们遍历对pattern中的每个字母,
记i为当前遍历的索引
则dict[pattern[i]]为pattern中字符pattern[i]的上个索引
判断str中两个索引所对应的字母是否相同,若不同则返回False
class Solution { public boolean wordPattern(String pattern, String str) { Mapstr2ch = new HashMap (); Map ch3str = new HashMap (); int m = str.length(); int i = 0; for (int p = 0; p < pattern.length(); ++p) { char ch = pattern.charAt(p); if (i >= m) { return false; } int j = i; while (j < m && str.charAt(j) != ' ') { j++; } String tmp = str.substring(i, j); if (str2ch.containsKey(tmp) && str2ch.get(tmp) != ch) { return false; } if (ch3str.containsKey(ch) && !tmp.equals(ch3str.get(ch))) { return false; } str2ch.put(tmp, ch); ch3str.put(ch, tmp); i = j + 1; } return i >= m; } }
时间复杂度:O(n+m)
空间复杂度:O(n+m)
具体的方法思路内容已经在上文中表述,详情请看上文内容
具体方法:
pattern = "abba", 转成0110
str = "dog cat cat dog",转成0110
func wordPattern(pattern string, str string) bool { p := strings.Split(pattern,"") s := strings.Split(str," ") if len(p) != len(s) { return false } pNum,sNum := 0,0 pString,sString := "","" pMap := map[string]int{} sMap := map[string]int{} for _,v := range p { if _,ok := pMap[v];ok{ pString += strconv.Itoa(pMap[v]) }else{ pString += strconv.Itoa(pNum) pMap[v] = pNum pNum++ } } for _,v := range s { if _,ok := sMap[v];ok{ sString += strconv.Itoa(sMap[v]) }else{ sString += strconv.Itoa(sNum) sMap[v] = sNum sNum++ } } if pString == sString { return true } return false }
时间复杂度:O(n+m)
空间复杂度:O(n+m)
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