给定两个字符串，A和B。A的旋转操作就是将A最左边的字符移动到最右边。例如，若A=“abcde”，在一次移动后结果就是“bcdea”。如果在若干次调整操作之后，A能变成B，那么返回true，如果不能匹配成功，则返回false。

好的，您需要编写一个Java方法来判断给定的两个字符串A和B是否满足上述条件。具体实现思路如下：

1. 首先判断A和B的长度是否相等，如果不相等，则无法通过旋转操作使A变成B，直接返回false。

2. 将字符串A复制一份，记为C，然后在C后面再拼接一份C，这样得到一个新字符串D，长度为2 * A.length()。

3. 遍历字符串A的每一个字符，在字符串D中查找该字符第一次出现的位置。如果找不到该字符，则说明A无法通过旋转操作变成B，直接返回false。

4. 如果找到该字符，就将D从该位置开始的子串截取出来，与字符串B进行比较。如果相等，则说明A可以通过若干次旋转操作变成B，返回true。

下面是Java代码实现：

public static boolean isRotation(String A, String B) {
    if (A.length() != B.length()) {
        return false;
    }
    String C = A + A;
    return C.contains(B);
}

这个方法的时间复杂度为$O(n)$，其中$n$是字符串A的长度。

相关问题

od统一考试(a卷2022q4) 给定两个字符串string1和strng2

题目要求实现字符串的匹配算法，判断string1是否包含strng2。实现该算法通常有两种方法。

一种是暴力匹配，即对于string1中的每一个字符，从该位置开始与strng2中的字符逐个比对，如果匹配成功则比对下一个字符，直到完全匹配全部字符，即可断定string1包含strng2。这种算法时间复杂度为O(m*n)，其中m是strng2的长度，n是string1的长度。当m较小，而n较大时，算法的效率较为低下。

另一种算法是KMP算法，该算法是一种经典的字符串匹配算法。其主要思想是利用strng2与自身重复的特性，在匹配过程中避免多余的比对，从而提高效率。具体实现步骤包括预处理strng2的next数组，其中next[i]表示当strng2中的前i个字符不匹配时，strng2指针应该跳转到的最大公共前后缀长度。然后，在匹配过程中，当两个字符不匹配时，利用next数组跳转到最大公共前后缀长度处重新开始匹配。该算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m是strng2的长度，n是string1的长度，相对于暴力匹配算法，算法的效率更高。

综上所述，根据具体情况选择不同的算法能够提高字符串匹配的效率。如果字符串较短或匹配次数较少，可以采用暴力匹配算法；如果字符串较长或匹配次数较多，可以采用KMP算法。

给定字符串a和b,输出a和b中的最长公共子串 python

题目描述：

给定两个字符串a和b，求它们的最长公共子串。

解题思路：

最长公共子串问题是求两个字符串中最长的相同子串，可以使用动态规划来解决。

我们定义一个二维数组dp[i][j]表示以a[i]和b[j]为结尾的最长公共子串的长度。即，如果a[i]和b[j]相等，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1，否则dp[i][j] = 0。

接下来，我们遍历整个数组，并记录下最大的dp[i][j]的值，以及对应的结束位置。

代码实现：

def get_lcs(a, b):
len_a = len(a)
len_b = len(b)

dp = [[0] * (len_b + 1) for _ in range(len_a + 1)]

max_len = 0
end_pos = 0

for i in range(1, len_a+1):
for j in range(1, len_b+1):
if a[i-1] == b[j-1]:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
if dp[i][j] > max_len:
max_len = dp[i][j]
end_pos = i

return a[end_pos-max_len:end_pos]

测试样例：

a = 'abcdefg'
b = 'cdefghijk'

print(get_lcs(a, b)) # cdefg

参考资料：

https://blog.csdn.net/mrenglish233/article/details/104587952