LC 97. 交错字符串
题目描述
这是 LeetCode 上的 97. 交错字符串 ,难度为 中等。
给定三个字符串 s1
、s2
、s3
,请你帮忙验证 s3
是否是由 s1
和 s2
交错 组成的。
两个字符串 s
和 t
交错 的定义与过程如下,其中每个字符串都会被分割成若干 非空 子字符串:
s = s1 + s2 + ... + sn
t = t1 + t2 + ... + tm
|n - m| <= 1
交错是 s1 + t1 + s2 + t2 + s3 + t3 + ...
或者 t1 + s1 + t2 + s2 + t3 + s3 + ...
注意:a + b
意味着字符串 a
和 b
连接。
示例 1:
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示例 2:1
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3输入:s1 = "aabcc", s2 = "dbbca", s3 = "aadbbbaccc"
输出:false
示例 3:1
2
3输入:s1 = "", s2 = "", s3 = ""
输出:true
提示:
- $0 <= s1.length, s2.length <= 100$
- $0 <= s3.length <= 200$
s1
、s2
、和s3
都由小写英文字母组成
进阶:您能否仅使用 $O(s2.length)$ 额外的内存空间来解决它?
记忆化搜索
数据范围相比于「暴搜」而言有点大,但将「暴搜」解法作为前置思考,总能为我们带来灵感。
将 s1
、s2
和 s3
的长度分别记为 $n$、$m$ 和 $l$。
一个显然的情况是若 $n + m$ 不为 $l$,必然不能用 s1
和 s2
来凑成 s3
,返回 false
。
定义暴搜函数为 boolean dfs(int i, int j)
,代表当前处理到 s1
的第 $i$ 个字符,s2
的第 $j$ 个字符,能否凑成 s3
的前 $i + j$ 个字符。
最终答案为 dfs(0, 0)
。
根据 $s1[i]$、$s2[j]$ 和 $s3[i + j]$ 的关系分情况讨论:
- $s1[i] = s3[i + j]$,可使用 $s1[i]$ 充当 $s3[i + j]$ ,暴搜 $s1[i]$ 已被使用的情况,决策下一位
dfs(i + 1, j)
- $s2[j] = s3[i + j]$,可使用 $s2[j]$ 充当 $s3[i + j]$ ,暴搜 $s2[j]$ 已被使用的情况,决策下一位
dfs(i, j + 1)
当 $i + j = l$ 时,代表我们成功用 s1
和 s2
凑成了 s3
,返回 true
;而若在任一回合出现 $s1[i] \neq s3[i + j]$ 且 $s2[j] \neq s3[i + j]$,说明构造无法进行,返回 false
。
TLE
Java 代码:
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可分析上述 TLE
做法的时间复杂度上界为交错序列个数。
长度分别为 $n$ 和 $m$ 形成的交错序列数量为 $C(n+m, n) = \frac{(n+m)!}{n! \times m!}$ : 从 $n + m$ 个位置中选 $n$ 个位置按顺序放置 s1
,剩下的 $m$ 个位置唯一确定的放置 s2
。
实际上,不同交错序列之间有着相同的前缀(例如 s1 = aac
和 s2 = bbd
,具体交错方案中的 aabbcd
和 aabbdc
之间有着相同的前缀 aabb__
),可通过「记忆化搜索」来进行减少这些重复的构造。
直接根据 dfs
函数的入参构建缓存器 cache
,起始 cache[i][j] = 0
;若 cache[i][j] = 1
代表 true
;cache[i][j] = -1
代表 false
。
如此简单的改动,即可将朴素的 DFS
改成记忆化搜索。
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21class Solution {
char[] cs1, cs2, cs3;
int n, m, l;
int[][] cache;
public boolean isInterleave(String s1, String s2, String s3) {
cs1 = s1.toCharArray(); cs2 = s2.toCharArray(); cs3 = s3.toCharArray();
n = s1.length(); m = s2.length(); l = s3.length();
if (n + m != l) return false;
cache = new int[n + 10][m + 10];
return dfs(0, 0);
}
boolean dfs(int i, int j) {
if (cache[i][j] != 0) return cache[i][j] == 1;
if (i + j == l) return true;
boolean ans = false;
if (i < n && cs1[i] == cs3[i + j]) ans |= dfs(i + 1, j);
if (j < m && cs2[j] == cs3[i + j]) ans |= dfs(i, j + 1);
cache[i][j] = ans ? 1 : -1;
return ans;
}
}
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18class Solution {
public:
bool isInterleave(string s1, string s2, string s3) {
int n = s1.length(), m = s2.length(), l = s3.length();
if (n + m != l) return false;
vector<vector<int>> cache(n + 10, vector<int>(m + 10, 0));
function<bool(int, int)> dfs = [&](int i, int j) {
if (cache[i][j] != 0) return cache[i][j] == 1;
if (i + j == l) return true;
bool ans = false;
if (i < n && s1[i] == s3[i + j]) ans |= dfs(i + 1, j);
if (j < m && s2[j] == s3[i + j]) ans |= dfs(i, j + 1);
cache[i][j] = ans ? 1 : -1;
return ans;
};
return dfs(0, 0);
}
};
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16class Solution:
def isInterleave(self, s1: str, s2: str, s3: str) -> bool:
n, m, l = len(s1), len(s2), len(s3)
if n + m != l:
return False
@lru_cache
def dfs(i, j):
if i + j == l:
return True
ans = False
if i < n and s1[i] == s3[i + j]:
ans |= dfs(i + 1, j)
if j < m and s2[j] == s3[i + j]:
ans |= dfs(i, j + 1)
return ans
return dfs(0, 0)
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15function isInterleave(s1: string, s2: string, s3: string): boolean {
const n = s1.length, m = s2.length, l = s3.length;
if (n + m !== l) return false;
const cache = new Array(n + 10).fill(0).map(() => new Array(m + 10).fill(0));
const dfs = (i: number, j: number): boolean => {
if (cache[i][j] !== 0) return cache[i][j] === 1;
if (i + j === l) return true;
let ans = false;
if (i < n && s1[i] === s3[i + j]) ans ||= dfs(i + 1, j);
if (j < m && s2[j] === s3[i + j]) ans ||= dfs(i, j + 1);
cache[i][j] = ans ? 1 : -1;
return ans;
};
return dfs(0, 0);
};
- 时间复杂度:共有 $n \times m$ 个状态,复杂度为 $O(n \times m)$
- 空间复杂度:$O(n \times m)$
线性 DP
直接将「记忆化搜索」中的缓存器修改为我们的动态规划状态定义。
定义 $f[i][j]$ 为使用 s1
的前 $i$ 个字符,使用 s2
的前 $j$ 个字符,能否凑出 s3
的前 $i + j$ 个字符。
为了方便,我们令所有字符串的下标均从 $1$ 开始。
不失一般性,考虑 $f[i][j]$ 如何转移,根据 $s1[i]$、$s2[j]$ 和 $s3[i+j]$ 是否相等进行分析,即根据当前 s3
的最后一个字符 $s3[i + j]$ 由 $s1[i]$ 和 $s2[j]$ 谁来提供进行讨论:
- $s1[i] = s3[i + j]$:说明当前
s3
的最后一个字符 $s3[i + j]$ 可由 $s1[i]$ 提供,而s3
此前的 $i + j - 1$ 个字符,可由s1
的前 $i - 1$ 字符和s2
的前 $j$ 个字符共同提供。此时若 $f[i - 1][j]$ 为真,则有 $f[i][j]$ 为真。 - $s2[j] = s3[i+j]$:说明当前
s3
的最后一个字符串 $s3[i+j]$ 可由 $s2[j]$ 提供,而s3
此前的 $i + j - 1$ 个字符,可由s1
的前 $i$ 字符和s2
的前 $j - 1$ 个字符共同提供。此时若 $f[i][j - 1]$ 为真,则有 $f[i][j]$ 为真。
综上,只有上述条件任一成立,$f[i][j]$ 即为真。
一些细节:为了在转移过程中减少边界处理,我们先预处理出 $f[0][X]$ 和 $f[X][0]$ 的状态值(即 s1
、s2
和 s3
之间的公共前缀)。
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18class Solution:
def isInterleave(self, s1: str, s2: str, s3: str) -> bool:
n, m, l = len(s1), len(s2), len(s3)
if n + m != l:
return False
f = [[False] * (m + 10) for _ in range(n + 10)]
f[0][0] = True
for i in range(1, n + 1):
f[i][0] = f[i - 1][0] and s1[i - 1] == s3[i - 1]
for i in range(1, m + 1):
f[0][i] = f[0][i - 1] and s2[i - 1] == s3[i - 1]
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, m + 1):
if s1[i - 1] == s3[i + j - 1]:
f[i][j] |= f[i - 1][j]
if s2[j - 1] == s3[i + j - 1]:
f[i][j] |= f[i][j - 1]
return f[n][m]
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18class Solution {
public:
bool isInterleave(string s1, string s2, string s3) {
int n = s1.length(), m = s2.length(), l = s3.length();
if (n + m != l) return false;
vector<vector<bool>> f(n + 10, vector<bool>(m + 10, false));
f[0][0] = true;
for (int i = 1; i <= n && f[i - 1][0]; i++) f[i][0] = (s1[i - 1] == s3[i - 1]);
for (int i = 1; i <= m && f[0][i - 1]; i++) f[0][i] = (s2[i - 1] == s3[i - 1]);
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= m; j++) {
if (s1[i - 1] == s3[i + j - 1]) f[i][j] = f[i][j] | f[i - 1][j];
if (s2[j - 1] == s3[i + j - 1]) f[i][j] = f[i][j] | f[i][j - 1];
}
}
return f[n][m];
}
};
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15function isInterleave(s1: string, s2: string, s3: string): boolean {
const n = s1.length, m = s2.length, l = s3.length;
if (n + m !== l) return false;
const f = new Array(n + 10).fill(false).map(() => new Array(m + 10).fill(false));
f[0][0] = true;
for (let i = 1; i <= n && f[i - 1][0]; i++) f[i][0] = s1[i - 1] === s3[i - 1];
for (let i = 1; i <= m && f[0][i - 1]; i++) f[0][i] = s2[i - 1] === s3[i - 1];
for (let i = 1; i <= n; i++) {
for (let j = 1; j <= m; j++) {
if (s1[i - 1] === s3[i + j - 1]) f[i][j] ||= f[i - 1][j];
if (s2[j - 1] === s3[i + j - 1]) f[i][j] ||= f[i][j - 1];
}
}
return f[n][m];
};
- 时间复杂度:$O(n \times m)$
- 空间复杂度:$O(n \times m)$
进阶
根据状态转移方程可知 $f[i][j]$ 仅依赖于 $f[i - 1][j]$ 和 $f[i][j - 1]$,因此可通过「滚动数组」的方式进行优化。
状态定义不变,将动规数组开成 $f[2][m + 10]$ 大小(另外一维的 +10
操作仅为个人习惯)。
随后,当我们需要更新 f[i][X]
时,需要写成 f[i & 1][X]
;需要访问 f[i - 1][X]
时,则写成 f[(i - 1) & 1][X]
即可。
最后,同样是为了转移过程中减少边界处理,我们需要使用两个变量 a
和 b
记住 s1
和 s2
与 s3
的公共前缀,并特判掉 s1
或 s2
为空的情况。
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29class Solution {
public boolean isInterleave(String s1, String s2, String s3) {
char[] cs1 = s1.toCharArray(), cs2 = s2.toCharArray(), cs3 = s3.toCharArray();
int n = s1.length(), m = s2.length(), l = s3.length();
if (n + m != l) return false;
int a = 0, b = 0;
while (a < n && cs1[a] == cs3[a]) a++;
while (b < m && cs2[b] == cs3[b]) b++;
if (m == 0) return n <= a;
if (n == 0) return m <= b;
boolean[][] f = new boolean[2][m + 10];
f[0][0] = true;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= m; j++) {
boolean cur = false;
if (cs1[i - 1] == cs3[i + j - 1]) {
if (i == 1) cur |= j <= b;
else cur |= f[(i - 1) & 1][j];
}
if (cs2[j - 1] == cs3[i + j - 1]) {
if (j == 1) cur |= i <= a;
else cur |= f[i & 1][j - 1];
}
f[i & 1][j] = cur;
}
}
return f[n & 1][m];
}
}
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29class Solution {
public:
bool isInterleave(string s1, string s2, string s3) {
int n = s1.length(), m = s2.length(), l = s3.length();
if (n + m != l) return false;
int a = 0, b = 0;
while (a < n && s1[a] == s3[a]) a++;
while (b < m && s2[b] == s3[b]) b++;
if (n == 0) return m <= b;
if (m == 0) return n <= a;
vector<vector<bool>> f(2, vector<bool>(m + 1, false));
f[0][0] = true;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= m; j++) {
bool cur = false;
if (s1[i - 1] == s3[i + j - 1]) {
if (i == 1) cur |= j <= b;
else cur |= f[(i - 1) & 1][j];
}
if (s2[j - 1] == s3[i + j - 1]) {
if (j == 1) cur |= i <= a;
else cur |= f[i & 1][j - 1];
}
f[i & 1][j] = cur;
}
}
return f[n & 1][m];
}
};
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31class Solution:
def isInterleave(self, s1: str, s2: str, s3: str) -> bool:
n, m, l = len(s1), len(s2), len(s3)
if n + m != l:
return False
a, b = 0, 0
while a < n and s1[a] == s3[a]:
a += 1
while b < m and s2[b] == s3[b]:
b += 1
if m == 0:
return n <= a
if n == 0:
return m <= b
f = [[False for _ in range(m + 1)] for _ in range(2)]
f[0][0] = True
for i in range(1, n+1):
for j in range(1, m+1):
cur = False
if s1[i - 1] == s3[i + j - 1]:
if i == 1:
cur |= j <= b
else:
cur |= f[(i - 1) & 1][j]
if s2[j - 1] == s3[i + j - 1]:
if j == 1:
cur |= i <= a
else:
cur |= f[i & 1][j - 1]
f[i & 1][j] = cur
return f[n & 1][m]
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26function isInterleave(s1: string, s2: string, s3: string): boolean {
const n = s1.length, m = s2.length, l = s3.length;
if (n + m !== l) return false;
let a = 0, b = 0;
while (a < n && s1[a] === s3[a]) a++;
while (b < m && s2[b] === s3[b]) b++;
if (m == 0) return n <= a;
if (n == 0) return m <= b;
const f = new Array(2).fill(null).map(() => new Array(m + 1).fill(false));
f[0][0] = true;
for (let i = 1; i <= n; i++) {
for (let j = 1; j <= m; j++) {
let cur = false;
if (s1[i - 1] === s3[i + j - 1]) {
if (i === 1) cur ||= j <= b;
else cur ||= f[(i - 1) & 1][j];
}
if (s2[j - 1] === s3[i + j - 1]) {
if (j === 1) cur ||= i <= a;
else cur ||= f[i & 1][j - 1];
}
f[i & 1][j] = cur;
}
}
return f[n & 1][m];
};
- 时间复杂度:$O(n \times m)$
- 空间复杂度:$O(m)$
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.97
篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。
在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。
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