这一节我们来讲字符串和它的相关操作。
字符串(string) 是由 n 个字符组成的一个有序整体( n >= 0 )。例如,s = “BEIJING” ,s 代表这个串的串名,BEIJING 是串的值。这里的双引号不是串的值,作用只是为了将串和其他结构区分开。字符串的逻辑结构和线性表很相似,不同之处在于字符串针对的是字符集,也就是字符串中的元素都是字符,线性表则没有这些限制。
在实际操作中,我们经常会用到一些特殊的字符串:
当要判断两个串是否相等的时候,就需要定义相等的标准了。只有两个串的串值完全相同,这两个串才相等。根据这个定义可见,即使两个字符串包含的字符完全一致,它们也不一定是相等的。例如 b = “BEIJING”,c = “BJINGEI”,则 b 和 c 并不相等。
字符串的存储结构与线性表相同,也有顺序存储和链式存储两种。
在链式存储中,每个结点设置字符数量的多少,与串的长度、可以占用的存储空间以及程序实现的功能相关。
因此,串的链式存储结构除了在连接串与串操作时有一定的方便之外,总的来说,不如顺序存储灵活,在性能方面也不如顺序存储结构好。
字符串和线性表的操作很相似,但由于字符串针对的是字符集,所有元素都是字符,因此字符串的基本操作与线性表有很大差别。线性表更关注的是单个元素的操作,比如增删查一个元素,而字符串中更多关注的是查找子串的位置、替换等操作。接下来我们以顺序存储为例,详细介绍一下字符串对于另一个字符串的增删查操作。
字符串的新增操作和数组非常相似,都牵涉对插入字符串之后字符的挪移操作,所以时间复杂度是 O(n)。
例如,在字符串 s1 = “123456” 的正中间插入 s2 = “abc”,则需要让 s1 中的 “456” 向后挪移 3 个字符的位置,再让 s2 的 “abc” 插入进来。很显然,挪移的操作时间复杂度是 O(n)。不过,对于特殊的插入操作时间复杂度也可以降低为 O(1)。这就是在 s1 的最后插入 s2,也叫作字符串的连接,最终得到 “123456abc”。
字符串的删除操作和数组同样非常相似,也可能会牵涉删除字符串后字符的挪移操作,所以时间复杂度是 O(n)。
例如,在字符串 s1 = “123456” 的正中间删除两个字符 “34”,则需要删除 “34” 并让 s1 中的 “56” 向前挪移 2 个字符的位置。很显然,挪移的操作时间复杂度是 O(n)。不过,对于特殊的插入操作时间复杂度也可以降低为 O(1)。这就是在 s1 的最后删除若干个字符,不牵涉任何字符的挪移。
字符串的查找操作,是反映工程师对字符串理解深度的高频考点,这里需要你格外注意。
例如,字符串 s = “goodgoogle”,判断字符串 t = “google” 在 s 中是否存在。需要注意的是,如果字符串 t 的每个字符都在 s 中出现过,这并不能证明字符串 t 在 s 中出现了。当 t = “dog” 时,那么字符 “d”、”o”、”g” 都在 s 中出现过,但他们并不连在一起。
那么我们如何判断一个子串是否在字符串中出现过呢?这个问题也被称作子串查找或字符串匹配,接下来我们来重点分析。
首先,我们来定义两个概念,主串和模式串。我们在字符串 A 中查找字符串 B,则 A 就是主串,B 就是模式串。我们把主串的长度记为 n,模式串长度记为 m。由于是在主串中查找模式串,因此,主串的长度肯定比模式串长,n>m。因此,字符串匹配算法的时间复杂度就是 n 和 m 的函数。
假设要从主串 s = “goodgoogle” 中找到 t = “google” 子串。根据我们的思考逻辑,则有:
这种匹配算法需要从主串中找到跟模式串的第 1 个字符相等的位置,然后再去匹配后续字符是否与模式串相等。显然,从实现的角度来看,需要两层的循环。第一层循环,去查找第一个字符相等的位置,第二层循环基于此去匹配后续字符是否相等。因此,这种匹配算法的时间复杂度为 O(nm)。其代码如下:
public void s1() {
String s = "goodgoogle";
String t = "google";
int isfind = 0;
for (int i = 0; i < s.length() - t.length() + 1; i++) {
if (s.charAt(i) == t.charAt(0)) {
int jc = 0;
for (int j = 0; j < t.length(); j++) {
if (s.charAt(i + j) != t.charAt(j)) {
break;
}
jc = j;
}
if (jc == t.length() - 1) {
isfind = 1;
}
}
}
System.out.println(isfind);
}
最后我们给出一道面试中常见的高频题目,这也是对字符串匹配算法进行拓展,从而衍生出的问题,即查找出两个字符串的最大公共字串。
假设有且仅有 1 个最大公共子串。比如,输入 a = “13452439”, b = “123456”。由于字符串 “345” 同时在 a 和 b 中出现,且是同时出现在 a 和 b 中的最长子串。因此输出 “345”。
对于这个问题其实可以用动态规划的方法来解决,关于动态规划,我们会在后续的课程会讲到,所以在这里我们沿用前面的匹配算法。
假设字符串 a 的长度为 n,字符串 b 的长度为 m,可见时间复杂度是 n 和 m 的函数。
从代码结构来看,第一步需要两层的循环去查找共同出现的字符,这就是 O(nm)。一旦找到了共同出现的字符之后,还需要再继续查找共同出现的字符串,这也就是又嵌套了一层循环。可见最终的时间复杂度是 O(nmm),即 O(nm²)。代码如下:
public void s2() {
String a = "123456";
String b = "13452439";
String maxSubStr = "";
int max_len = 0;
for (int i = 0; i < a.length(); i++) {
for (int j = 0; j < b.length(); j++){
if (a.charAt(i) == b.charAt(j)){
for (int m=i, n=j; m<a.length()&&n<b.length(); m++,n++) {
if (a.charAt(m) != b.charAt(n)){
break;
}
if (max_len < m-i+1){
max_len = m-i+1;
maxSubStr = a.substring(i, m+1);
}
}
}
}
}
System.out.println(maxSubStr);
}
这节课我们介绍了字符串匹配算法,它在平时代码编写中都比较常用。
字符串的逻辑结构和线性表极为相似,区别仅在于串的数据对象约束为字符集。但是,字符串的基本操作和线性表有很大差别:
最后我们给出一道练习题。给定一个字符串,逐个翻转字符串中的每个单词。例如,输入: “the sky is blue”,输出: “blue is sky the”。
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