A、B和C。如果C包含且仅包含来自A和B的所有字符,而且在C中属于A的字符之间保持原来在A中的顺序,属于B的字符之间保持原来在B中的顺序,那么称C是A和B的混编。实现一个函数,判断C是否是A和B的混编。
给定三个字符串A,B和C,及他们的长度。请返回一个bool值,代表C是否是A和B的混编。保证三个串的长度均小于等于100。
测试样例:
"ABC",3,"12C",3,"A12BCC",6
返回:true
A、B和C。如果C包含且仅包含来自A和B的所有字符,而且在C中属于A的字符之间保持原来在A中的顺序,属于B的字符之间保持原来在B中的顺序,那么称C是A和B的混编。实现一个函数,判断C是否是A和B的混编。
给定三个字符串A,B和C,及他们的长度。请返回一个bool值,代表C是否是A和B的混编。保证三个串的长度均小于等于100。
"ABC",3,"12C",3,"A12BCC",6
返回:true
未了方便处理,在A和B的前面添加一个空字符。dp的初始化如下图
下面就开始找dp的状态转移方程了
dp[i][j]就表示 A[0 ~ i-1]和B[0 ~ j-1]是否构成C[ 0 ~ i+j-1]
dp[i][j]=true的第二种情况是
dp绘制完成后,如下图所示
只要dp[n][m] = true,结果就是true
其中n为A字符串的长度,m为B字符串的长度。
整体代码如下
import java.util.*; public class Mixture { public boolean chkMixture(String A, int n, String B, int m, String C, int v) { // 边界情况处理 if (m + n != v) return false; // 默认初始化为false boolean[][] dp = new boolean[101][101]; dp[0][0] = true; // 初始化第0行 for (int i = 1; i <= m; ++i) { if (B.charAt(i - 1) == C.charAt(i - 1)) dp[0][i] = true; else break; } // 初始化第0列 for (int i = 1; i <= n; ++i) { if (A.charAt(i - 1) == C.charAt(i - 1)) dp[i][0] = true; else break; } /* * 状态转移方程 * dp[i][j] = * * case 1: dp[i][j-1] == true && B[j-1] == C[i+j-1] * * case 2: dp[i-1][j] == true && A[i-1] == C[i+j-1] * */ for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= m; ++j) { if (!dp[i][j]) { // dp[i-1][j] = true && A[i-1] == C[i+j-1] if (dp[i - 1][j] && A.charAt(i - 1) == C.charAt(i + j - 1)) dp[i][j] = true; // dp[i][j-1] == true && B[j-1] == C[i+j-1] if (dp[i][j - 1] && B.charAt(j - 1) == C.charAt(i + j - 1)) dp[i][j] = true; } } } return dp[n][m]; } }上的代码使用了额外的空间,时间复杂度为O(n^2)虽然没有递归调用代码简洁,但是如果每个字符串的长度过长时,递归容易出现栈溢出。