这是一次Google面试的问题，现在是Google的基础编程课程中的一个问题。我试图了解以下问题的解决方案：
”给出字符串S和一组单词D，找到D中最长的单词，它是S的子序列。 如果可以从S删除一些字符（可能为零）以形成W，而无需重新排列其余字符，则单词W是S的子序列。 注意：D可以任何格式显示（列表，哈希表，前缀树等）。 例如，假设输入S =“ abppplee”和D = {“ able”，“ ale”，“ apple”，“ bale”，“ kangaroo”}，则正确的输出应为“ apple”“ < / p>
因此，我主要的疑问是在为小字母指定最佳方法O（N + L）的部分中。在以前的方法中，即O（N + L log N），作者构建了一个哈希表映射字符-> String中的排序索引
因此，对于“充实”，哈希表为：
a -> [0]
b -> [1]
p -> [2,3,4]
l -> [5]
e -> [6]
在小字母的最佳方法中，提到了使用密集的矢量表示代替上面的稀疏矢量表示。
p -> [2, 2, 3, 4, -1, -1, -1, -1]
他们试图代表什么？字符串S =“ abppplee”确实有8个字符，但是我不知道密集向量代表什么？是错误还是我错过了什么？
谢谢。
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据我所知，此向量应解决该问题（Y设置为字符 p ）
鉴于我的最后一个匹配字符在索引X处，而下一个字符 要匹配的是Y，该匹配在哪里发生？
换句话说，如果您在原始字符串的索引i处，向量p[i]的元素会告诉您在字符串中最接近的下一个字符 p 的位置字符串。
更具体地说，原始字符串为s=abppplee，我们要验证：
p -> [2, 2, 3, 4, -1, -1, -1, -1]
这意味着如果我们在索引0处，最接近的 p 在索引2处。对于索引1，最接近的 p 也位于2。如果我们位于索引2，则最接近的下一个 p 位于位置3，依此类推。值-1表示没有 p < / em>在字符串的其余部分（例如，在位置4处，其余字符确实只是lee，因此没有 p ）。