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leetcode 1651 ~ 1700
删除一个字符串中所有出现的给定子字符串

删除一个字符串中所有出现的给定子字符串

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题目描述

代码结果

运行时间: 22 ms, 内存: 16.0 MB


/*
 * Problem: Given two strings 's' and 'part', repeatedly remove the leftmost occurrence of 'part' in 's' until it no longer exists.
 * Return the remaining string.
 *
 * Approach:
 * 1. Use Java Streams and StringBuilder to efficiently remove occurrences.
 * 2. Stream through the string and rebuild it without 'part'.
 */
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class Solution {
    public String removeOccurrences(String s, String part) {
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        int index = 0;
        while ((index = s.indexOf(part)) != -1) { // Find the index of 'part'
            result.append(s, 0, index); // Append the substring before 'part'
            s = s.substring(index + part.length()); // Update 's' by removing the found 'part'
        }
        result.append(s); // Append the remaining part of 's'
        return result.toString(); // Convert StringBuilder to String and return
    }
}

解释

方法:

这个题解采用了一个直观的方法来处理问题。它使用了Python的字符串方法 `replace` 来删除字符串 `s` 中的第一个出现的子字符串 `part`。这个过程是在一个循环中实现的,循环的条件是只要 `part` 还存在于 `s` 中就继续执行。通过不断替换第一次出现的 `part` 直到 `s` 中没有 `part`,最终返回修改后的字符串 `s`。

时间复杂度:

O(n^2)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
为什么在解决方案中选择使用 `replace` 方法而不是手动寻找和删除子字符串 `part`?
使用 `replace` 方法的主要原因是其简洁性和效率。Python中的 `replace` 方法是用C语言编写的,因此在执行字符串替换操作时比手动实现的代码(通常使用Python的循环和字符串拼接)速度更快,更优化。此外,使用现有的库函数可以减少代码的复杂性和出错的可能性,使代码更易于理解和维护。
🦆
在循环条件中,检查 `part` 是否存在于 `s` 是如何影响整体性能的,尤其是当 `s` 很长而 `part` 很短时?
在每次循环迭代中检查 `part` 是否存在于 `s` 会导致每次都需遍历整个字符串 `s` 来查找 `part`,这在 `s` 长度很长时会显著影响性能。尤其是当 `part` 非常短且频繁出现时,这种方法可能会导致多次不必要的字符串扫描,从而增加了整体的时间复杂度。
🦆
解决方案中使用的 `replace` 方法是否每次都会扫描整个字符串 `s` 来查找 `part`?如果是,这会如何影响算法的效率?
是的,`replace` 方法会在每次调用时遍历整个字符串 `s` 来查找所有出现的 `part`。这意味着即使 `part` 在 `s` 的前部就被找到并替换了,`replace` 方法仍会继续检查后面的部分。这种全字符串扫描的方法在 `part` 频繁出现或 `s` 非常长时,会导致效率低下,特别是在循环中多次使用 `replace` 方法的情况下,每次循环都可能导致重复的全字符串扫描。
🦆
当 `part` 在字符串 `s` 中频繁出现时,是否有更优的算法来减少不必要的重复检查或重复操作?
当 `part` 频繁出现时,可以考虑使用更高效的字符串处理算法,例如 KMP 算法、Rabin-Karp 算法或者 Boyer-Moore 算法。这些算法优化了字符串搜索过程,减少了不必要的比较和回溯。另一种方法是使用栈或其他数据结构,边遍历 `s` 边处理,当遇到匹配 `part` 的情况时进行特定操作,这样可以避免多次全字符串扫描,提高效率。

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