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solution / 2900-2999 / 2901.Longest Unequal Adjacent Groups Subsequence II / README

发布于 2024-06-17 01:02:59 字数 11197 浏览 0 评论 0 收藏 0

2901. 最长相邻不相等子序列 II

English Version

题目描述

给你一个整数 n 和一个下标从 0 开始的字符串数组 words ,和一个下标从 0 开始的数组 groups ,两个数组长度都是 n 。

两个长度相等字符串的 汉明距离 定义为对应位置字符 不同 的数目。

你需要从下标 [0, 1, ..., n - 1] 中选出一个 最长子序列 ,将这个子序列记作长度为 k 的 [i0, i1, ..., ik - 1] ,它需要满足以下条件:

  • 相邻 下标对应的 groups不同。即,对于所有满足 0 < j + 1 < k 的 j 都有 groups[ij] != groups[ij + 1] 。
  • 对于所有 0 < j + 1 < k 的下标 j ,都满足 words[ij] 和 words[ij + 1] 的长度 相等 ,且两个字符串之间的 汉明距离 为 1 。

请你返回一个字符串数组,它是下标子序列 依次 对应 words 数组中的字符串连接形成的字符串数组。如果有多个答案,返回任意一个。

子序列 指的是从原数组中删掉一些(也可能一个也不删掉)元素,剩余元素不改变相对位置得到的新的数组。

注意:words 中的字符串长度可能 不相等 。

 

示例 1:

输入:n = 3, words = ["bab","dab","cab"], groups = [1,2,2]
输出:["bab","cab"]
解释:一个可行的子序列是 [0,2] 。
- groups[0] != groups[2]
- words[0].length == words[2].length 且它们之间的汉明距离为 1 。
所以一个可行的答案是 [words[0],words[2]] = ["bab","cab"] 。
另一个可行的子序列是 [0,1] 。
- groups[0] != groups[1]
- words[0].length = words[1].length 且它们之间的汉明距离为 1 。
所以另一个可行的答案是 [words[0],words[1]] = ["bab","dab"] 。
符合题意的最长子序列的长度为 2 。

示例 2:

输入:n = 4, words = ["a","b","c","d"], groups = [1,2,3,4]
输出:["a","b","c","d"]
解释:我们选择子序列 [0,1,2,3] 。
它同时满足两个条件。
所以答案为 [words[0],words[1],words[2],words[3]] = ["a","b","c","d"] 。
它是所有下标子序列里最长且满足所有条件的。
所以它是唯一的答案。

 

提示:

  • 1 <= n == words.length == groups.length <= 1000
  • 1 <= words[i].length <= 10
  • 1 <= groups[i] <= n
  • words 中的字符串 互不相同 。
  • words[i] 只包含小写英文字母。

解法

方法一:动态规划

我们定义 $f[i]$ 表示以第 $i$ 个单词结尾的最长相邻不相等子序列的长度,定义 $g[i]$ 表示以第 $i$ 个单词结尾的最长相邻不相等子序列的前驱下标。初始时 $f[i] = 1$, $g[i] = -1$。

另外,我们定义一个变量 $mx$ 表示最长相邻不相等子序列的长度。

我们枚举 $i$,枚举 $j \in [0, i)$,如果 $groups[i] \neq groups[j]$ 且 $f[i] \lt f[j] + 1$ 且 $words[i]$ 和 $words[j]$ 之间的汉明距离为 $1$,则更新 $f[i] = f[j] + 1$,$g[i] = j$,并且更新 $mx = \max(mx, f[i])$。

最后,我们从 $f$ 数组中找到最大值对应的下标 $i$,然后从 $i$ 开始不断往前找,直到找到 $g[i] = -1$,这样就找到了最长相邻不相等子序列。

时间复杂度 $O(n^2 \times L)$,空间复杂度 $O(n)$。其中 $L$ 表示单词的最大长度。

优化:空间换时间

方法一中,我们需要枚举所有的 $i$ 和 $j$ 组合, 这一步可以通过维护一个通配符哈希表来优化. 对于每个字符串 $word[i]$, 我们枚举它的每个字符, 将其替换为通配符, 然后将替换后的字符串作为键, 将其下标作为值存入哈希表中. 这样我们可以在 $O(L)$ 时间内找到所有距离 $word[i]$ 汉明距离为 1 的 $word[j]$. 尽管时间复杂度仍然是 $O(n^2 \times L)$, 但平均复杂度会有所降低.

class Solution:
  def getWordsInLongestSubsequence(
    self, n: int, words: List[str], groups: List[int]
  ) -> List[str]:
    def check(s: str, t: str) -> bool:
      return len(s) == len(t) and sum(a != b for a, b in zip(s, t)) == 1

    f = [1] * n
    g = [-1] * n
    mx = 1
    for i, x in enumerate(groups):
      for j, y in enumerate(groups[:i]):
        if x != y and f[i] < f[j] + 1 and check(words[i], words[j]):
          f[i] = f[j] + 1
          g[i] = j
          mx = max(mx, f[i])
    ans = []
    for i in range(n):
      if f[i] == mx:
        j = i
        while j >= 0:
          ans.append(words[j])
          j = g[j]
        break
    return ans[::-1]
class Solution {
  public List<String> getWordsInLongestSubsequence(int n, String[] words, int[] groups) {
    int[] f = new int[n];
    int[] g = new int[n];
    Arrays.fill(f, 1);
    Arrays.fill(g, -1);
    int mx = 1;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
      for (int j = 0; j < i; ++j) {
        if (groups[i] != groups[j] && f[i] < f[j] + 1 && check(words[i], words[j])) {
          f[i] = f[j] + 1;
          g[i] = j;
          mx = Math.max(mx, f[i]);
        }
      }
    }
    List<String> ans = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
      if (f[i] == mx) {
        for (int j = i; j >= 0; j = g[j]) {
          ans.add(words[j]);
        }
        break;
      }
    }
    Collections.reverse(ans);
    return ans;
  }

  private boolean check(String s, String t) {
    if (s.length() != t.length()) {
      return false;
    }
    int cnt = 0;
    for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {
      if (s.charAt(i) != t.charAt(i)) {
        ++cnt;
      }
    }
    return cnt == 1;
  }
}
class Solution {
public:
  vector<string> getWordsInLongestSubsequence(int n, vector<string>& words, vector<int>& groups) {
    auto check = [](string& s, string& t) {
      if (s.size() != t.size()) {
        return false;
      }
      int cnt = 0;
      for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {
        cnt += s[i] != t[i];
      }
      return cnt == 1;
    };
    vector<int> f(n, 1);
    vector<int> g(n, -1);
    int mx = 1;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
      for (int j = 0; j < i; ++j) {
        if (groups[i] != groups[j] && f[i] < f[j] + 1 && check(words[i], words[j])) {
          f[i] = f[j] + 1;
          g[i] = j;
          mx = max(mx, f[i]);
        }
      }
    }
    vector<string> ans;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
      if (f[i] == mx) {
        for (int j = i; ~j; j = g[j]) {
          ans.emplace_back(words[j]);
        }
        break;
      }
    }
    reverse(ans.begin(), ans.end());
    return ans;
  }
};
func getWordsInLongestSubsequence(n int, words []string, groups []int) []string {
  check := func(s, t string) bool {
    if len(s) != len(t) {
      return false
    }
    cnt := 0
    for i := range s {
      if s[i] != t[i] {
        cnt++
      }
    }
    return cnt == 1
  }
  f := make([]int, n)
  g := make([]int, n)
  for i := range f {
    f[i] = 1
    g[i] = -1
  }
  mx := 1
  for i, x := range groups {
    for j, y := range groups[:i] {
      if x != y && f[i] < f[j]+1 && check(words[i], words[j]) {
        f[i] = f[j] + 1
        g[i] = j
        if mx < f[i] {
          mx = f[i]
        }
      }
    }
  }
  ans := make([]string, 0, mx)
  for i, x := range f {
    if x == mx {
      for j := i; j >= 0; j = g[j] {
        ans = append(ans, words[j])
      }
      break
    }
  }
  for i, j := 0, len(ans)-1; i < j; i, j = i+1, j-1 {
    ans[i], ans[j] = ans[j], ans[i]
  }
  return ans
}
function getWordsInLongestSubsequence(n: number, words: string[], groups: number[]): string[] {
  const f: number[] = Array(n).fill(1);
  const g: number[] = Array(n).fill(-1);
  let mx = 1;
  const check = (s: string, t: string) => {
    if (s.length !== t.length) {
      return false;
    }
    let cnt = 0;
    for (let i = 0; i < s.length; ++i) {
      if (s[i] !== t[i]) {
        ++cnt;
      }
    }
    return cnt === 1;
  };
  for (let i = 0; i < n; ++i) {
    for (let j = 0; j < i; ++j) {
      if (groups[i] !== groups[j] && f[i] < f[j] + 1 && check(words[i], words[j])) {
        f[i] = f[j] + 1;
        g[i] = j;
        mx = Math.max(mx, f[i]);
      }
    }
  }
  const ans: string[] = [];
  for (let i = 0; i < n; ++i) {
    if (f[i] === mx) {
      for (let j = i; ~j; j = g[j]) {
        ans.push(words[j]);
      }
      break;
    }
  }
  return ans.reverse();
}
impl Solution {
  pub fn get_words_in_longest_subsequence(
    n: i32,
    words: Vec<String>,
    groups: Vec<i32>
  ) -> Vec<String> {
    fn check(s: &str, t: &str) -> bool {
      s.len() == t.len() &&
        s
          .chars()
          .zip(t.chars())
          .filter(|(a, b)| a != b)
          .count() == 1
    }

    let n = n as usize;

    let mut f = vec![1; n];
    let mut g = vec![-1; n];

    let mut mx = 1;

    for i in 0..n {
      let x = groups[i] as usize;
      for j in 0..i {
        let y = groups[j] as usize;
        if x != y && f[i] < f[j] + 1 && check(&words[i], &words[j]) {
          f[i] = f[j] + 1;
          g[i] = j as i32;
          mx = mx.max(f[i]);
        }
      }
    }

    let mut ans = vec![];
    let mut i = n - 1;

    while f[i] != mx {
      i -= 1;
    }

    let mut j = i as i32;
    while j >= 0 {
      ans.push(words[j as usize].clone());
      j = g[j as usize];
    }

    ans.reverse();
    ans
  }
}

方法二

class Solution {
  public List<String> getWordsInLongestSubsequence(int n, String[] words, int[] groups) {
    int[] dp = new int[n];
    int[] next = new int[n];
    Map<String, List<Integer>> strToIdxMap = new HashMap<>();
    int maxIdx = n;
    for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
      int prevIdx = n;
      char[] word = words[i].toCharArray();
      for (int j = 0; j < word.length; j++) {
        // convert word to pattern with '*'.
        char temp = word[j];
        word[j] = '*';
        String curr = new String(word);

        // search matches and update dp.
        List<Integer> prevList = strToIdxMap.getOrDefault(curr, List.of());
        for (int prev : prevList) {
          if (groups[prev] == groups[i] || dp[prev] < dp[i]) {
            continue;
          }
          dp[i] = dp[prev] + 1;
          prevIdx = prev;
        }

        // append current pattern to dictionary.
        strToIdxMap.computeIfAbsent(curr, k -> new ArrayList<>()).add(i);

        // restore pattern to orignal word.
        word[j] = temp;
      }
      if (maxIdx >= n || dp[i] > dp[maxIdx]) {
        maxIdx = i;
      }
      next[i] = prevIdx;
    }
    int curr = maxIdx;
    List<String> ans = new ArrayList<>();
    while (curr < n) {
      ans.add(words[curr]);
      curr = next[curr];
    }
    return ans;
  }
}

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