C++怎么解決交織相錯的字符串問題

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交織相錯的字符串

Given s1, s2, s3, find whether s3 is formed by the interleaving of s1 and s2.

Example 1:

Input: s1 = "aabcc", s2 = "dbbca", s3 = "aadbbcbcac"
Output: true

Example 2:

Input: s1 = "aabcc", s2 = "dbbca", s3 = "aadbbbaccc" Output: false

這道求交織相錯的字符串和之前那道 Word Break 的題很類似，就像我之前說的只要是遇到字符串的子序列或是匹配問題直接就上動態(tài)規(guī)劃 Dynamic Programming，其他的都不要考慮，什么遞歸呀的都是浮云（當然帶記憶數(shù)組的遞歸寫法除外，因為這也可以算是 DP 的一種），千辛萬苦的寫了遞歸結(jié)果拿到 OJ 上妥妥 Time Limit Exceeded，能把人氣昏了，所以還是直接就考慮 DP 解法省事些。一般來說字符串匹配問題都是更新一個二維 dp 數(shù)組，核心就在于找出狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程。那么我們還是從題目中給的例子出發(fā)吧，手動寫出二維數(shù)組 dp 如下：

  ? d b b c a
? T F F F F F
a T F F F F F
a T T T T T F
b F T T F T F
c F F T T T T
c F F F T F T

首先，這道題的大前提是字符串 s1 和 s2 的長度和必須等于 s3 的長度，如果不等于，肯定返回 false。那么當 s1 和 s2 是空串的時候，s3 必然是空串，則返回 true。所以直接給 dp[0][0] 賦值 true，然后若 s1 和 s2 其中的一個為空串的話，那么另一個肯定和 s3 的長度相等，則按位比較，若相同且上一個位置為 True，賦 True，其余情況都賦 False，這樣的二維數(shù)組 dp 的邊緣就初始化好了。下面只需要找出狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程來更新整個數(shù)組即可，我們發(fā)現(xiàn)，在任意非邊緣位置 dp[i][j] 時，它的左邊或上邊有可能為 True 或是 False，兩邊都可以更新過來，只要有一條路通著，那么這個點就可以為 True。那么我們得分別來看，如果左邊的為 True，那么我們?nèi)コ斍皩?yīng)的 s2 中的字符串 s2[j - 1] 和 s3 中對應(yīng)的位置的字符相比（計算對應(yīng)位置時還要考慮已匹配的s1中的字符），為 s3[j - 1 + i], 如果相等，則賦 True，反之賦 False。 而上邊為 True 的情況也類似，所以可以求出狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為：

dp[i][j] = (dp[i - 1][j] && s1[i - 1] == s3[i - 1 + j]) || (dp[i][j - 1] && s2[j - 1] == s3[j - 1 + i]);

其中 dp[i][j] 表示的是 s2 的前 i 個字符和 s1 的前 j 個字符是否匹配 s3 的前 i+j 個字符，根據(jù)以上分析，可寫出代碼如下：

解法一：

class Solution {
public:
    bool isInterleave(string s1, string s2, string s3) {
        if (s1.size() + s2.size() != s3.size()) return false;
        int n1 = s1.size(), n2 = s2.size();
        vector<vector<bool>> dp(n1 + 1, vector<bool> (n2 + 1)); 
        dp[0][0] = true;
        for (int i = 1; i <= n1; ++i) {
            dp[i][0] = dp[i - 1][0] && (s1[i - 1] == s3[i - 1]);
        }
        for (int i = 1; i <= n2; ++i) {
            dp[0][i] = dp[0][i - 1] && (s2[i - 1] == s3[i - 1]);
        }
        for (int i = 1; i <= n1; ++i) {
            for (int j = 1; j <= n2; ++j) {
                dp[i][j] = (dp[i - 1][j] && s1[i - 1] == s3[i - 1 + j]) || (dp[i][j - 1] && s2[j - 1] == s3[j - 1 + i]);
            }
        }
        return dp[n1][n2];
    }
};

我們也可以把for循環(huán)合并到一起，用if條件來處理邊界情況，整體思路和上面的解法沒有太大的區(qū)別，參見代碼如下：

解法二：

class Solution {
public:
    bool isInterleave(string s1, string s2, string s3) {
        if (s1.size() + s2.size() != s3.size()) return false;
        int n1 = s1.size(), n2 = s2.size();
        vector<vector<bool>> dp(n1 + 1, vector<bool> (n2 + 1, false)); 
        for (int i = 0; i <= n1; ++i) {
            for (int j = 0; j <= n2; ++j) {
                if (i == 0 && j == 0) {
                    dp[i][j] = true;
                } else if (i == 0) {
                    dp[i][j] = dp[i][j - 1] && s2[j - 1] == s3[i + j - 1];
                } else if (j == 0) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j] && s1[i - 1] == s3[i + j - 1];
                } else {
                    dp[i][j] = (dp[i - 1][j] && s1[i - 1] == s3[i + j - 1]) || (dp[i][j - 1] && s2[j - 1] == s3[i + j - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[n1][n2];
    }
};

這道題也可以使用帶優(yōu)化的 DFS 來做，我們使用一個 HashSet，用來保存匹配失敗的情況，我們分別用變量i，j，和k來記錄字符串 s1，s2，和 s3 匹配到的位置，初始化的時候都傳入0。在遞歸函數(shù)中，首先根據(jù)i和j，算出 key 值，由于我們的 HashSet 中只能放一個數(shù)字，而我們要 encode 兩個數(shù)字i和j，所以通過用i乘以 s3 的長度再加上j來得到 key，此時我們看，如果 key 已經(jīng)在集合中，直接返回 false，因為集合中存的是無法匹配的情況。然后先來處理 corner case 的情況，如果i等于 s1 的長度了，說明 s1 的字符都匹配完了，此時 s2 剩下的字符和 s3 剩下的字符可以直接進行匹配了，所以我們直接返回兩者是否能匹配的 bool 值。同理，如果j等于 s2 的長度了，說明 s2 的字符都匹配完了，此時 s1 剩下的字符和 s3 剩下的字符可以直接進行匹配了，所以我們直接返回兩者是否能匹配的 bool 值。如果 s1 和 s2 都有剩余字符，那么當 s1 的當前字符等于 s3 的當前字符，那么調(diào)用遞歸函數(shù)，注意i和k都加上1，如果遞歸函數(shù)返回 true，則當前函數(shù)也返回 true；還有一種情況是，當 s2 的當前字符等于 s3 的當前字符，那么調(diào)用遞歸函數(shù)，注意j和k都加上1，如果遞歸函數(shù)返回 true，那么當前函數(shù)也返回 true。如果匹配失敗了，則將 key 加入集合中，并返回 false 即可，參見代碼如下：

解法三：

class Solution {
public:
    bool isInterleave(string s1, string s2, string s3) {
        if (s1.size() + s2.size() != s3.size()) return false;
        unordered_set<int> s;
        return helper(s1, 0, s2, 0, s3, 0, s);
    }
    bool helper(string& s1, int i, string& s2, int j, string& s3, int k, unordered_set<int>& s) {
        int key = i * s3.size() + j;
        if (s.count(key)) return false;
        if (i == s1.size()) return s2.substr(j) == s3.substr(k);
        if (j == s2.size()) return s1.substr(i) == s3.substr(k);
        if ((s1[i] == s3[k] && helper(s1, i + 1, s2, j, s3, k + 1, s)) || 
            (s2[j] == s3[k] && helper(s1, i, s2, j + 1, s3, k + 1, s))) return true;
        s.insert(key);
        return false;
    }
};

既然 DFS 可以，那么 BFS 也就坐不住了，也要出來浪一波。這里我們需要用隊列 queue 來輔助運算，如果將解法一講解中的那個二維 dp 數(shù)組列出來的 TF 圖當作一個迷宮的話，那么 BFS 的目的就是要從 (0, 0) 位置找一條都是T的路徑通到 (n1, n2) 位置，這里我們還要使用 HashSet，不過此時保存到是已經(jīng)遍歷過的位置，隊列中還是存 key 值，key 值的 encode 方法跟上面 DFS 解法的相同，初始時放個0進去。然后我們進行 while 循環(huán)，循環(huán)條件除了q不為空，還有一個是k小于 n3，因為匹配完 s3 中所有的字符就結(jié)束了。然后由于是一層層的遍歷，所以要直接循環(huán) queue 中元素個數(shù)的次數(shù)，在 for 循環(huán)中，對隊首元素進行解碼，得到i和j值，如果i小于 n1，說明 s1 還有剩余字符，如果 s1 當前字符等于 s3 當前字符，那么把 s1 的下一個位置 i+1 跟j一起加碼算出 key 值，如果該 key 值不在于集合中，則加入集合，同時加入隊列 queue 中；同理，如果j小于 n2，說明 s2 還有剩余字符，如果 s2 當前字符等于 s3 當前字符，那么把 s2 的下一個位置 j+1 跟i一起加碼算出 key 值，如果該 key 值不在于集合中，則加入集合，同時加入隊列 queue 中。for 循環(huán)結(jié)束后，k自增1。最后如果匹配成功的話，那么 queue 中應(yīng)該只有一個 (n1, n2) 的 key 值，且k此時等于 n3，所以當 queue 為空或者k不等于 n3 的時候都要返回 false，參見代碼如下：

解法四：

class Solution {
public:
    bool isInterleave(string s1, string s2, string s3) {
        if (s1.size() + s2.size() != s3.size()) return false;
        int n1 = s1.size(), n2 = s2.size(), n3 = s3.size(), k = 0;
        unordered_set<int> s;
        queue<int> q{{0}};
        while (!q.empty() && k < n3) {
            int len = q.size();
            for (int t = 0; t < len; ++t) {
                int i = q.front() / n3, j = q.front() % n3; q.pop();
                if (i < n1 && s1[i] == s3[k]) {
                    int key = (i + 1) * n3 + j;
                    if (!s.count(key)) {
                        s.insert(key);
                        q.push(key);
                    }
                }
                if (j < n2 && s2[j] == s3[k]) {
                    int key = i * n3 + j + 1;
                    if (!s.count(key)) {
                        s.insert(key);
                        q.push(key);
                    }
                }
            }
            ++k;
        }
        return !q.empty() && k == n3;
    }
};

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