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leetcode 1551 ~ 1600
通过连接另一个数组的子数组得到一个数组

通过连接另一个数组的子数组得到一个数组

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 32 ms, 内存: 16.2 MB


/*
 * 思路:
 * 使用 Java Stream,我们可以通过 IntStream 的子序列方法来简化匹配过程。
 * 我们在 nums 中查找每个 group,如果找到则继续下一个,否则返回 false。
 */
import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public boolean canChoose(int[][] groups, int[] nums) {
        int i = 0; // 用于记录 nums 中当前的查找位置
        for (int[] group : groups) {
            int groupLength = group.length;
            boolean found = IntStream.range(i, nums.length - groupLength + 1)
                    .anyMatch(j -> IntStream.range(0, groupLength)
                            .allMatch(k -> nums[j + k] == group[k]));
            if (!found) return false; // 如果未找到当前 group,返回 false
            i += groupLength; // 更新查找位置
        }
        return true; // 成功匹配所有 groups
    }
}

解释

方法:

这个题解采用的是从左到右遍历 `nums` 数组的方法来寻找每个 `groups[i]` 的匹配项。其主要思路是使用一个指针 `k` 来标记 `nums` 中当前搜索的起始位置。对于 `groups` 中的每一个子数组 `g`,通过循环判断 `nums` 的一个子串(从 `k` 开始,长度与 `g` 相同)是否与 `g` 完全匹配。如果匹配,则将 `k` 移动到该匹配子串的末尾,继续寻找下一个 `groups` 中的子数组。如果当前位置的子串不匹配,`k` 则向右移动一个位置,继续尝试匹配。如果 `nums` 中的位置不足以容纳当前的 `g`,则返回 `false`。如果所有的 `groups` 元素都能在 `nums` 中按顺序找到匹配的不相交子数组,则返回 `true`。

时间复杂度:

O(sum(len(groups[i])) * len(nums))

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
在算法中,如果当前group较长而nums中剩余元素较少时,如何优化算法以避免不必要的比较?
在这种情况下,可以优化算法通过先检查nums剩余长度是否小于当前group的长度。如果是,那么可以直接跳过后续的比较并返回false,因为不可能有足够的空间来匹配这个group。这样可以减少不必要的比较,提高算法效率。
🦆
算法实现中提到如果内部while循环正常结束而没有break,则返回False。这种情况是指什么具体的场景?能否给出一个具体示例说明这种情况?
这种情况发生在当nums数组中无法找到与当前group匹配的子数组时。例如,如果nums是[1, 2, 3, 4],而当前的group是[5, 6],while循环会尝试在nums中找到与[5, 6]匹配的子数组。当k移动到数组结束时,如果没有找到匹配的子数组,则while循环正常结束,没有执行break,此时应返回false,表示group无法在nums中按顺序匹配。
🦆
为什么算法在发现一个匹配后会将指针k直接移动到匹配子数组之后而不是继续从下一个位置开始匹配?这样做有什么具体的优势吗?
将指针k移动到匹配子数组之后可以避免重复和不必要的匹配。因为题目要求的是寻找不相交的子数组,一旦一个group在nums中找到了匹配,接下来应该寻找的是下一个group。从匹配子数组的末尾开始搜索下一个group可以确保不会有交叉覆盖,从而满足题目的要求。这样做提高了算法的执行效率和逻辑清晰度。
🦆
算法在遍历nums时是按照单个元素逐步移动k进行匹配,这种方法是否最有效?是否有可能通过更高效的字符串匹配算法如KMP来提高搜索效率?
当前算法的确是简单的线性搜索,效率较低,特别是在nums和group较长的情况下。采用更高效的字符串匹配算法,如KMP算法,可以显著提高搜索效率。KMP算法通过预处理pattern(在本题中即为group)来避免不必要的比较,能够在O(n)时间内完成搜索,这比简单的线性搜索要高效得多。

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