给定一个字符串s,判断它是否由他的字串重复多次构成。如果由字串重复多次构成,输出字串,否则输出整个字符串 写一个python程序
时间: 2023-11-29 20:10:48 浏览: 161
可以使用 Python 的字符串操作来实现该功能,可以通过切片操作和字符串长度的判断来完成。
以下是一个示例代码:
```python
def find_substring(s):
n = len(s)
for i in range(1, n // 2 + 1):
if n % i == 0:
pattern = s[:i]
if pattern * (n // i) == s:
return pattern
return s
# 测试代码
s1 = "abcabcabc"
s2 = "ababab"
s3 = "abac"
print(find_substring(s1)) # 输出 "abc"
print(find_substring(s2)) # 输出 "ab"
print(find_substring(s3)) # 输出 "abac"
```
代码中,`find_substring` 函数接受一个字符串 `s`,首先获取字符串的长度 `n`,然后从 1 到 `n // 2` 枚举可能的重复字串长度 `i`,如果字符串的长度可以被 `i` 整除,则获取长度为 `i` 的字串 `pattern`,判断 `pattern` 重复多次是否可以构成整个字符串。如果能够构成,则返回 `pattern`;否则返回整个字符串。
在测试中,我们分别测试了字符串 `"abcabcabc"`、`"ababab"` 和 `"abac"`,得到了预期输出。
相关问题
C语言代码源代码给定一个字符串 S (|S| ⩽ 106 ),如果其中某个子串是 S 的前缀,那么就说存在于一次复读。输入一行一个字串S。输出一行一个整数,表示复读次数。
这个问题可以使用 KMP 算法来解决。具体来说,我们可以在字符串 S 上运用 KMP 算法,求出它的前缀函数数组 $f_i$。
$f_i$ 表示以 i 结尾的字符串的最长前缀,使得这个前缀等于这个字符串的一个后缀。举个例子,如果 S = "abcabcab",那么 $f_7 = 3$,因为 "abc" 是以 7 结尾的字符串的最长前缀,同时也是 "ababc" 的后缀。
对于任意 $i \geq 1$,如果 $f_i > 0$,那么以 i 结尾的子串就是一个重复出现的字符串。因为它的前缀等于 S 的一个前缀,而且它本身又是一个 S 的后缀。
因此,我们只需要遍历前缀函数数组,统计 $f_i > 0$ 的次数即可。
下面是 C 语言的源代码实现:
```c
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define MAX_N 1000000
char S[MAX_N + 1];
int f[MAX_N + 1];
int main() {
scanf("%s", S);
// 计算前缀函数数组
int n = strlen(S);
f[0] = 0;
for (int i = 1; i < n; i++) {
int j = f[i-1];
while (j > 0 && S[i] != S[j]) {
j = f[j-1];
}
if (S[i] == S[j]) {
j++;
}
f[i] = j;
}
// 统计答案
int ans = 0;
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (f[i] > 0) {
ans++;
}
}
printf("%d\n", ans);
return 0;
}
```
给定两个字符串,寻找这两个字串之间的最长公共子序列。 输入格式 输入两行,分别包含一个字符串,仅含有小写字母。 输出格式 最长公共子序列的长度。Java
可以使用动态规划来解决这个问题。具体步骤如下:
1. 定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示第一个字符串前i个字符和第二个字符串前j个字符之间的最长公共子序列长度。
2. 初始化dp数组,将第一行和第一列都设为0。
3. 遍历两个字符串,如果当前字符相同,则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;否则,dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。
4. 最终dp[m][n]即为最长公共子序列的长度,其中m和n分别为两个字符串的长度。
Java代码如下:
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
String s1 = sc.nextLine();
String s2 = sc.nextLine();
int m = s1.length();
int n = s2.length();
int[][] dp = new int[m+1][n+1];
for (int i = 1; i <= m; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
if (s1.charAt(i-1) == s2.charAt(j-1)) {
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
} else {
dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
System.out.println(dp[m][n]);
}
}
阅读全文