strlen()时间复杂度
时间: 2024-03-24 15:34:24 浏览: 5
strlen()函数是C语言中的一个字符串处理函数,用于计算字符串的长度(即字符个数)。它的时间复杂度是O(n),其中n是字符串的长度。
strlen()函数通过遍历字符串中的每个字符来计算长度,直到遇到字符串结束符'\0'为止。因此,它需要遍历整个字符串一次,时间复杂度为O(n)。
相关问题:
1. strlen()函数的返回值是什么?
2. strlen()函数如何计算字符串的长度?
3. 除了strlen()函数,还有哪些常用的字符串处理函数?
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strlen_naive
`strlen_naive` 是一个 C++ 函数,用于计算一个字符串的长度。它的实现方式比较简单,就是从字符串的第一个字符开始,逐个遍历字符串,直到遇到字符串的结束符 `\0` 为止,然后返回遍历的字符数。
以下是 `strlen_naive` 的代码实现:
```c++
size_t strlen_naive(const char* str) {
size_t len = 0;
while (*str != '\0') {
++len;
++str;
}
return len;
}
```
这个函数的时间复杂度为 O(n),其中 n 是字符串的长度。因为它需要遍历整个字符串才能计算出字符串的长度,所以它的效率比较低,不适合处理大量的字符串。在实际的开发中,我们通常会使用更高效的字符串处理函数,比如 `strlen`、`strncpy`、`strcat` 等等。
用c++判断大量字符串是否相等,给出时间复杂度较低的代码
可以用哈希表来实现。先给每个字符串分配一个唯一的哈希值,如果两个字符串的哈希值相同,则判断它们是否真的相等。具体实现如下:
```c
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define MAX_N 1000000
#define MOD 1000000007
typedef unsigned long long u64;
u64 hash[MAX_N], p[MAX_N];
// 为每个字符串计算哈希值
void init_hash(char *str[], int n) {
p[0] = 1;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
int len = strlen(str[i]);
hash[i] = 0;
for (int j = 0; j < len; ++j) {
hash[i] = hash[i] * 31 + str[i][j];
hash[i] %= MOD;
}
}
for (int i = 1; i < n; ++i) {
p[i] = p[i - 1] * 31;
p[i] %= MOD;
}
}
// 判断两个字符串是否相等
int is_equal(char *a, char *b, int len) {
for (int i = 0; i < len; ++i) {
if (a[i] != b[i])
return 0;
}
return 1;
}
// 判断两个字符串是否相等
int is_equal_hash(int ai, int aj, int bi, int bj) {
if (aj - ai != bj - bi)
return 0;
u64 hash1 = (hash[aj] - hash[ai] * p[aj - ai]) % MOD;
if (hash1 < 0)
hash1 += MOD;
u64 hash2 = (hash[bj] - hash[bi] * p[bj - bi]) % MOD;
if (hash2 < 0)
hash2 += MOD;
if (hash1 != hash2)
return 0;
return is_equal(str[ai], str[bi], aj - ai + 1);
}
char *str[MAX_N];
int main() {
int n = 0;
while (scanf("%s", str[n]) != EOF) {
++n;
}
init_hash(str, n);
// 暴力判断每个字符串是否相等
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
if (is_equal(str[i], str[j], strlen(str[i]))) {
printf("%s %s\n", str[i], str[j]);
}
}
}
return 0;
}
```
这种方法的时间复杂度为 $O(n^2 L)$,其中 $n$ 是字符串的个数,$L$ 是最长字符串的长度。实际上它的表现并不好,只适用于字符串较短的情况。如果字符串比较长(比如 $10^5$),那么时间复杂度会变得非常高。要进一步优化的话,可以考虑构建类似于哈希表的数据结构来加速查找。