s.find(s1)!=s.npos && s.find(s2,s.find(s1)+s1.size())!=s.npos是什么意思
时间: 2024-04-12 08:33:30 浏览: 18
这行代码是在判断字符串s中是否同时包含子串s1和s2。具体解释如下:
- s.find(s1):这个表达式用于找到子串s1在字符串s中的第一个出现位置。如果s1不存在于s中,返回值为s.npos。
- s.find(s2, s.find(s1) + s1.size()):这个表达式用于找到子串s2在字符串s中从s1后面开始的第一个出现位置。s.find(s1) + s1.size()的结果是s1的最后一个字符后面的位置。如果s2不存在于s中,返回值为s.npos。
- s.find(s1)!=s.npos && s.find(s2, s.find(s1) + s1.size())!=s.npos:这个条件判断式用于判断s1和s2是否同时存在于s中。如果两者都存在,则返回true,否则返回false。
简而言之,这行代码的含义是判断字符串s中是否同时包含子串s1和s2。如果两者都存在,则返回true,否则返回false。
相关问题
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { string s,s1,s2; cin>>s>>s1>>s2; bool flag1=false,flag2=false; if(s.find(s1)!=s.npos && s.find(s2,s.find(s1)+s1.size())!=s.npos) { flag1=true; } reverse(s.begin (),s.end()); if(s.find(s1)!=s.npos && s.find(s2,s.find(s1)+s1.size())!=s.npos) { flag2=true; } if(flag1 && flag2) { cout<<"both"<<endl; }else if(flag1) { cout<<"forward"<<endl; }else if(flag2) { cout<<"backward"<<endl; }else { cout<<"fantasy"<<endl; } return 0; } 是什么意思请进行备注
这段代码是一个简单的字符串匹配程序。它接受三个输入字符串 s、s1 和 s2。程序首先检查字符串 s 是否包含 s1 和 s2,如果是,则将 flag1 设置为 true。然后,将字符串 s 反转,并再次检查是否包含 s1 和 s2,如果是,则将 flag2 设置为 true。最后,根据 flag1 和 flag2 的值,输出相应的结果。
如果 flag1 和 flag2 都为 true,则输出 "both";如果只有 flag1 为 true,则输出 "forward";如果只有 flag2 为 true,则输出 "backward";如果 flag1 和 flag2 都为 false,则输出 "fantasy"。
请注意,这段代码使用了 `<bits/stdc++.h>` 头文件,该头文件包含了大部分常用的标准库头文件。在实际开发中,更推荐使用具体的标准库头文件,而不是包含整个 `<bits/stdc++.h>`。
#include<iostream> using namespace std; int main(){ string s1,s2; int index = 0;//找到的s1的下标 int step=0;//剩余长度 int s1_len = s1.length(); int cnt = 0;//计算目标出现次数 getline(cin,s1);//短的 getline(cin,s2);//长的 while(s2!=""){ if(s2.find(s1)!=string::npos){ index = s2.find(s1); cnt++; }else{ break; } step = s2.length()-(index+s1.length()); if(step>0) s2 = s2.substr(index+s1.length(),step); } cout<<cnt; return 0; }如何优化时间复杂度
首先需要指出的是,给出的代码存在一些问题,例如没有初始化字符串s1和s2,以及在循环中s2没有更新等。为了方便讨论,我假设s1和s2已经正确初始化,并在每次循环中更新了s2的值。
接下来,我们来看如何优化时间复杂度。当前的代码使用了s2.find(s1)函数来查找s1在s2中的位置,但这个函数的时间复杂度是O(nm),其中n和m分别表示s2和s1的长度。因此,如果s2非常长,而s1非常短,那么这个算法的时间复杂度就会很高。
一种优化的方法是使用KMP算法来查找s1在s2中的位置。KMP算法的时间复杂度是O(n+m),其中n和m分别表示s2和s1的长度,与s2的长度无关。因此,如果s2非常长,而s1非常短,那么KMP算法的效率会明显优于s2.find(s1)函数。
具体实现可以参考下面的代码:
```c++
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;
vector<int> getNext(string s) {
int n = s.length();
vector<int> next(n, 0);
for (int i = 1, j = 0; i < n; ++i) {
while (j > 0 && s[i] != s[j]) {
j = next[j - 1];
}
if (s[i] == s[j]) {
++j;
}
next[i] = j;
}
return next;
}
int kmp(string s1, string s2) {
int cnt = 0;
int n = s2.length(), m = s1.length();
vector<int> next = getNext(s1);
for (int i = 0, j = 0; i < n; ++i) {
while (j > 0 && s2[i] != s1[j]) {
j = next[j - 1];
}
if (s2[i] == s1[j]) {
++j;
}
if (j == m) {
++cnt;
j = next[j - 1];
}
}
return cnt;
}
int main() {
string s1, s2;
getline(cin, s1);
getline(cin, s2);
int ans = kmp(s1, s2);
cout << ans << endl;
return 0;
}
```
在上述代码中,我们使用了getNext函数来计算s1的next数组,然后使用kmp函数来查找s1在s2中的位置。其中,变量cnt用于记录s1在s2中出现的次数。
希望这个解答能够对您有所帮助。
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