字符串lc算法

### 关于字符串 LeetCode 算法题解决方案 解决字符串相关的 LeetCode 题目通常涉及多种技巧，包括但不限于双指针、滑动窗口、哈希表以及动态规划等方法。以下是几个常见的字符串处理问题及其可能的解法。 #### 1. 双指针技术 对于一些需要比较两个字符串或者在一个字符串中寻找特定子串的问题，可以采用双指针技术来优化时间复杂度。例如，在判断回文字符串时，可以通过设置头尾两个指针逐步向中间移动并对比字符是否相等[^1]。 ```python def is_palindrome(s: str) -> bool: left, right = 0, len(s) - 1 while left < right: if not s[left].isalnum(): left += 1 continue if not s[right].isalnum(): right -= 1 continue if s[left].lower() != s[right].lower(): return False left += 1 right -= 1 return True ``` #### 2. 滑动窗口算法 当题目涉及到连续子数组或子字符串的最大最小长度等问题时，滑动窗口是一种非常有效的策略。比如求解最长无重复字符子串问题就可以利用此方法实现O(n)的时间效率[^2]。 ```python def length_of_longest_substring(s: str) -> int: char_index_map = {} max_length = start = 0 for i, c in enumerate(s): if c in char_index_map and start <= char_index_map[c]: start = char_index_map[c] + 1 else: max_length = max(max_length, i - start + 1) char_index_map[c] = i return max_length ``` #### 3. 哈希表应用 许多关于查找某个模式是否存在或者统计频率类别的题目都可以借助哈希结构快速完成操作。像字母异位词分组这样的挑战就非常适合通过构建字典来进行分类存储[^3]。 ```python from collections import defaultdict def group_anagrams(strs: list[str]) -> list[list[str]]: anagram_dict = defaultdict(list) for string in strs: key = ''.join(sorted(string)) anagram_dict[key].append(string) return list(anagram_dict.values()) ``` #### 4. 动态规划思路 某些复杂的编辑距离计算或者是序列匹配类型的习题则需要用到动态规划的思想去分解成更小规模的状态转移方程解答[^4]。 ```python def min_distance(word1: str, word2: str) -> int: m, n = len(word1), len(word2) dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] for i in range(1,m+1): dp[i][0]=i for j in range(1,n+1): dp[0][j]=j for i in range(1,m+1): for j in range(1,n+1): if word1[i-1]==word2[j-1]: cost=0 else:cost=1 dp[i][j]=min(dp[i-1][j]+1, dp[i][j-1]+1, dp[i-1][j-1]+cost) return dp[m][n] ``` 以上仅列举了几种典型场景下的编程实践案例供参考学习之用。每道具体的LeetCode题目都有其独特的背景设定和边界条件考量因素，因此实际编码过程中还需要仔细审阅题目描述，并充分测试各种极端情况下的表现效果。