华为OD机考算法题:字符串解密

目录

题目部分

解读与分析

代码实现


题目部分

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| 题目 | 字符串解密 |
| 难度 | 难 |
| 题目说明 | 给定两个字符串string1和string2。 string1是一个被加扰的字符串。string1由小写英文字母('a'~'z')和数字字符('0'~'9')组成,而加扰字符串由'0'~'9'、'a'~'f' 组成。string1里面可能包含0个或多个加扰子串,剩下可能有0个或多个有效子串,这些有效子串被加扰子串隔开。 string2是一个参考字符串,仅由小写英文字母('a'~'z')组成。 你需要在string1字符串里找到一个有效子串,这个有效子串要同时满足下面两个条件: (1)这个有效子串里不同字母的数量不超过且最接近于string2里不同字母的数量,即小于或等于string2里不同字母的数量的同时且最大。 (2)这个有效子串是满足条件(1)里的所有子串(如果有多个的话)里字典序最大的一个。 如果没有找到合适条件的子串的话,请输出"Not Found"。 示例: 输入字符串string1为"thisisanewday111forme",输入字符串string2为"good"。string1里有效子串和加扰子串分割后可表示为:"thisis"+"a"+"n"+"e"+"w"+"da"+"y"+"111f"+"orm"+"e",去除加扰子串("a"、"e"、"da"、"111f"、"e")后的有效子串候选为("thisis", "n", "w", "y", "orm")。输入字符串string2里不同字母的数量为3('g'、'o'、'd'),从有效子串候选里可以找出"orm"满足要求,其不同字母的数量为3,最接近于string2不同字母的数量。 |
| 输入描述 说明 | input_string1 input_string2 输入为两个字符串,第1行是题目里的string1(被加扰的字符串),第2行是题目里的string2(参考字符串)。 |
| 输出描述 说明 | output_string 输出为一个字符串(有效字符串)。 |
| 补充说明 | 输入字符串string1的长度在1~100000之间,string2的长度在1~500之间。 |
| ------------------------------------------------------ ||
| 示例 | |
| 示例1 | |
| 输入 | 123admyffc79pt ssyy |
| 输出 | pt |
| 说明 | 将输入字符串1里的加扰子串"123ad"、"ffc79"去除后得到有效子串序列:"my"、"pt",其中"my"里不同字母的数量为2(有'm'和'y'两个不同字母),"pt"里不同字母的数量为2(有'p'和't'两个不同字母);输入字符串2里不同字母的数量为2(有's'和'y'两个不同字母)。 可得到最终输出结果为"pt",其不同字母的数量最接近于"ssyy"里不同字母的数量的同时字典序最大。 |
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| 示例2 | |
| 输入 | 123admyffc79ptaagghi2222smeersst88mnrt ssyyfgh |
| 输出 | mnrt |
| 说明 | 将输入字符串1里的加扰子串"123ad"、"ffc79"、"aa"、"2222"、"ee"、"88"去除后得到有效子串序列:"my"、"pt"、"gghi"、"sm"、"rsst"、"mnrt";输入字符串2里不同字母的数量为5(有's'、'y'、'f'、'g'、'h' 5个不同字母)。 可得到最终输出结果为"mnrt",其不同字母的数量(为4)最接近于"ssyyfgh"里不同字母的数量,其他有效子串不同字母的数量都小于"mnrt"。 |
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| 示例3 | |
| 输入 | abcmnq rt |
| 输出 | Not Found |
| 说明 | 将输入字符串1里的加扰子串"abc"去除后得到有效子串序列:"mnq";输入字符串2里不同字母的数量为2(有'r'、't'两个不同的字母)。 可得到最终的输出结果为"Not Found",没有符合要求的有效子串,因有效子串的里不同字母的数量(为3),大于输入字符串2里的不同字母的数量。 |
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解读与分析

题目解读:

本题有 2 行输入,第一行输入字符串的字符中字符的范围是 'a'~'z' 和 '0' ~ '9',在输入字符串中,如果字符范围在 'a'~'f' 或 '0' ~ '9' 中,那么这些字符是干扰字符,可以理解为间隔符。这些间隔符把源字符串分割成了多个字符串。

第二行输入一个字符串,统计出这个字符串中出现的唯一字符串个数,设为 max,即当同一个字母出现多次时只计算一次。

从第一行分隔出的多个字符串中,过滤掉不同字母数大于 max 的字符串。在剩下的字符串中,找出不同字母数最大的字符串,如果字符串是唯一的,输出它;如果不同字母数最大的字符串存在多个,输出字典序最大的那个;如果不存在符合条件的字符串,则输出 "Not Found"。

分析与思路:

先设置 3 个变量:

  1. max,整形变量。用于统计第二行输入字符串的唯一字符个数。
  2. currentMax,整形变量,初始值为 0。在遍历过程中,用于统计在分隔字符串时,记录不同字母数不大于 max 的最大个数。
  3. output,字符串长度,初始值为 "Not Found"。

算法如下:

  1. 遍历第二行字符串中的字母,把所有字符放到一个 set 中,最后统计 set 中元素的个数,赋值给 max。
    为什么要先计算 max 值呢?因为这样做可以减少统计的工作量。
    先遍历第二行字符串,在计算出 max 值之后,再遍历第一行字符串时,可以直接忽略掉分隔后长度大于 max 的字符串。否则,需要先统计分隔后的所有字符串(无论长度是多少),最后还是要过滤掉长度大于 max 的字符串,多了些不必要的工作量。
  2. 遍历第一行字符串中的字母,根据干扰字母(分隔符),把它分隔成若干字符串。对于遍历过程中的每个字符串,进行如下操作:
    ① 如果此字符串的不同字母数大于 max,则舍弃它。
    ② 如果此字符串的不同字母数小于 currentMax,舍弃它。
    ③ 如果此字符串的不同字母数大于 currentMax,把此字符串不同字母数赋值给 currentMax,并把此字符串赋值给 output。
    ④ 如果此字符串的不同字母数等于 currentMax,比较此字符串与 output 的字典序大小,如果此字符串的字典序较大,则更新 output 的值为此字符串。
  3. 遍历完字第一行字符串后,输出 output。

此算法只需要遍历一次字符串,时间复杂度为 O(n)。在遍历过程中,仅需要 3 个临时变量,空间复杂度为 O(1)。


代码实现

Java代码

java 复制代码
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;

/**
 * 字符串解密
 * 
 * @since 2023.09.07
 * @version 0.1
 * @author Frank
 *
 */
public class StringDecrypt {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		while (sc.hasNext()) {
			String firstLine = sc.nextLine();
			String secondLine = sc.nextLine();
			processStringDecrypt(firstLine, secondLine);
		}

	}

	private static void processStringDecrypt(String firstLine, String secondLine) {
		int max = getUniqueCount(secondLine);
		int currentMax = 0;
		String output = "Not Found";
		Character[] fiterChars = { 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9' };
		Set<Character> filterSet = new HashSet<Character>(Arrays.asList(fiterChars));
		
		int i = 0;
		while (i < firstLine.length()) {
			Character first = firstLine.charAt( i );
			if( filterSet.contains( first ) )
			{
				i ++;
				continue;
			}
			int leftIndex = i;
			int rightIndex = i; // 不包含
			Character iterChar = firstLine.charAt( i );
			while( !filterSet.contains( iterChar ))
			{
				i ++;
				if( i >= firstLine.length() )
				{
					rightIndex = i;
					break;
				}
				iterChar = firstLine.charAt( i );
			}
			rightIndex = i;
			
			String subStr = firstLine.substring( leftIndex, rightIndex );
			int subStrUniCnt = getUniqueCount( subStr );
			if( subStrUniCnt == 0 || subStrUniCnt < currentMax || subStrUniCnt > max  )
			{
				continue;
			}
			
			if( subStrUniCnt > currentMax )
			{
				currentMax = subStrUniCnt;
				output = subStr;
				continue;
			}
			
			// subStrLength == currentMax
			if( output.compareTo( subStr ) < 0 )
			{
				output = subStr;
				continue;
			}
		}

		System.out.println(output);
	}

	private static int getUniqueCount(String secondLine) {
		Set<Character> charSet = new HashSet<Character>();
		for (int i = 0; i < secondLine.length(); i++) {
			charSet.add(secondLine.charAt(i));
		}

		return charSet.size();
	}

}

JavaScript代码

javascript 复制代码
const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });
var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();
const readline = async () => (await iter.next()).value;
void async function() {
    while (line = await readline()) {
        var firstLine = line;
        var secondLine = await readline();
        processStringDecrypt(firstLine, secondLine);
    }

}();

function processStringDecrypt(firstLine, secondLine) {
    var max = getUniqueCount(secondLine);
    var currentMax = 0;
    var output = "Not Found";

    var filterSet = new Set(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']);

    var i = 0;
    while (i < firstLine.length) {
        var first = firstLine.charAt(i);
        if (filterSet.has(first)) {
            i++;
            continue;
        }
        var leftIndex = i;
        var rightIndex = i; // 不包含
        var iterChar = firstLine.charAt(i);
        while (!filterSet.has(iterChar)) {
            i++;
            if (i >= firstLine.length) {
                rightIndex = i;
                break;
            }
            iterChar = firstLine.charAt(i);
        }
        rightIndex = i;

        var subStr = firstLine.substring(leftIndex, rightIndex);
        var subStrUniCnt = getUniqueCount(subStr);
        if (subStrUniCnt == 0 || subStrUniCnt < currentMax || subStrUniCnt > max) {
            continue;
        }

        if (subStrUniCnt > currentMax) {
            currentMax = subStrUniCnt;
            output = subStr;
            continue;
        }

        // subStrLength == currentMax
        if (output < subStr) {
            output = subStr;
            continue;
        }
    }

    console.log(output);
}

function getUniqueCount(secondLine) {
    var charSet = new Set();
    for (var i = 0; i < secondLine.length; i++) {
        charSet.add(secondLine.charAt(i));
    }
    return charSet.size;
}

(完)

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