Question

给出一个String数组，查找“ 最短索引范围”的大小，该大小查找所有唯一路径都通过了。

示例A = { E, R, E, R, A, R, T, A }，应为 5 。如我们所见，A[2] = E and A[6] = T的范围包含所有唯一路径。（在这种情况下，E，R，A，T）

我可以用下面的多重循环来解决。（由Kotlin解决。）

fun problem(array: Array<String>): Int {
    if (array.isEmpty()) return 0
    val unique = array.distinct()
    var result = 200000
    for (i in 0 until A.size) {
        val tempSet = HashSet<String>()
        val remaining = A.sliceArray(i until array.size)
        var count = 0

        while (true) {
            tempSet.add(remaining[count])
            if (unique.size == tempSet.size) break
            count++

            if (count == remaining.size) {
                count = 200000
                break
            }
        }

        result = Math.min(result, count + 1)
    }

    return result
}

但是，当有大量阵列（大约100,000个）进入时，我不知道如何减少时间。我该怎么办？

一些测试用例：

[E，R，E，R，A，R，T，A]->5。因为[2..6]包含所有唯一路径。（E，R，A，T）
[C，A，A，R，C，A，A，R]-> 3.因为[3..5]包含所有唯一路径。（C，A，R）
[R，T，A，R，A，R，E，R]->6。因为[1..6]包含所有唯一路径。（T，A，R，E）
[A，R，R，C，T，E，A，R]->5。因为[2..6]包含所有唯一路径。（R，C，T，E，A）

Answer 1

使用“两指针”方法可以有效解决此问题。

使字典结构包含char作为键，并将counter作为值（在最简单的情况下-int数组）

将两个索引L和R设置为0。

向右移动R，以获取相应dict元素的当前char增量计数器。当dict大小（对于数组-非零元素数）等于unique时，停止

现在右移L，对于相应的dict元素的当前char减量计数器，当counter变为零时将其删除。当dict大小小于unique时，请停止。在最后一步，L..R间隔包含所有可能的项目。

继续使用R等等

选择扫描期间的最短间隔。

类似问题here的Python代码

Answer 2

“所有唯一路径”一词我将解释为“所有可能的值”。

对于具有n唯一值的长度k的字符串，这可以在时间O(n log(k))时使用字典和优先级队列来解决。关键思想是这样：

在第一遍中，找到所有可能的值。
第二次，保留字典most_recently_found，其中包含每个值的最新发现。
保持优先级队列longest_since的值自找到以来最长的时间。
保持最短间隔的最小运行。

现在，当您回顾并找到所有值时，将遵循每次迭代逻辑，如下所示：

most_recently_found[current_value] = current_position
oldest = longest_since.top()
if current_value == oldest.value:
    while oldest.position() != most_recently_found[oldest.position()]:
        longest_since.pop()
        longest_since.push({value: top.value, position: most_recently_found[oldest.position()]
        oldest = longest_since.top()
if current_position - oldest.position() < best_gap:
    best_gap = current_position - oldest.position()

问题在于，对于找到的每个值，您都必须更新字典（O(1)），可能必须将其从优先级队列（O(k)）中删除，可能必须添加一些新内容优先级队列（O(k)），可能需要做一些算术（O(1)）。因此，O(n log(k))适用于一切。

查找通过所有唯一路径的“最短索引范围”的大小

2 个答案: