按字典序排列字符串的子串

时间: 2023-09-23 22:12:25 浏览: 53
可以使用字符串的内置函数sort()来按字典序排列字符串的子串。具体步骤如下: 1.将原字符串s拆分成所有可能的子串,可以使用两层循环来实现。 2.将所有子串存储在一个列表中。 3.使用sort()函数对子串列表进行排序,即可按字典序排列子串。 4.将排好序的子串列表合并成一个字符串,即为按字典序排列后的结果。 以下是Python代码示例: ```python s = "cba" substrings = [] for i in range(len(s)): for j in range(i+1, len(s)+1): substrings.append(s[i:j]) substrings.sort() result = ''.join(substrings) print(result) # 输出结果为abcabccba ```
相关问题

给你一个字符串 s,找出它的所有子串并按字典序排列,返回排在最后的那个子串

可以使用字典树来解决这个问题,具体步骤如下: 1. 将字符串 s 插入到字典树中。 2. 遍历字典树,找到所有的子串,并将它们按字典序排列。 3. 返回排在最后的子串。 以下是 Python 代码实现: ```python class TrieNode: def __init__(self): self.children = {} self.is_word = False class Trie: def __init__(self): self.root = TrieNode() def insert(self, word: str) -> None: node = self.root for c in word: if c not in node.children: node.children[c] = TrieNode() node = node.children[c] node.is_word = True def find_last_substring(self) -> str: node = self.root last_substring = '' while node: child_keys = sorted(node.children.keys()) if not child_keys: break last_char = child_keys[-1] node = node.children[last_char] if node.is_word: last_substring = last_char return last_substring class Solution: def lastSubstring(self, s: str) -> str: trie = Trie() for i in range(len(s)): trie.insert(s[i:]) return trie.find_last_substring() ``` 时间复杂度为 O(nlogn),其中 n 是字符串 s 的长度。

java字符串包含子串

在Java中,你可以使用`contains()`方法来判断一个字符串是否包含另一个子串。这个方法返回一个布尔值,表示是否找到了子串。 下面是一个示例代码: ```java String mainString = "Hello, world!"; String subString = "world"; if (mainString.contains(subString)) { System.out.println("主字符串包含子串"); } else { System.out.println("主字符串不包含子串"); } ``` 在上面的例子中,`contains()`方法用于检查`mainString`是否包含`subString`。如果包含,就打印"主字符串包含子串",否则打印"主字符串不包含子串"。 注意,`contains()`方法是区分大小写的。如果你想要忽略大小写,可以使用`toLowerCase()`方法将字符串转换为小写再进行比较。例如: ```java String mainString = "Hello, world!"; String subString = "WORLD"; if (mainString.toLowerCase().contains(subString.toLowerCase())) { System.out.println("主字符串包含子串"); } else { System.out.println("主字符串不包含子串"); } ``` 这样就会忽略大小写进行比较了。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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