LeetCode150道面试经典题--找出字符串中第一个匹配项的下标(简单)

1.题目

        给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。如果 needle 不是 haystack 的一部分，则返回  -1 。

2.示例

---

 

 3.思路

回溯算法：首先将字符串拆分成字符数组，然后对数组进行遍历，进行一一匹配，如果出现匹配失败则回溯到一开始的数组重新进行下一次匹配。

LeetCode代码：

class Solution {
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        char hays[]=haystack.toCharArray();
        char needs[] = needle.toCharArray();
        int dex = 0;
        int count = 0;
        int j = 0;
        for (int i=0;i< hays.length;i++){
            if (hays[i] == needs[j]){
                count++;
                if (j==needs.length-1){
                    dex = i-(needs.length-1);
                    break;
                }
                j++;
                continue;
            }else { i=i-count;j = 0; count=0;}
        }
        if (count!=needs.length){
            dex = -1;
        }
        return dex;
    }
}

案例详细代码:

package LeetCode09;

public class javaDemo {
    public static void main(String[] args) {
//        查找字符串第一个出现
        String haystack = "mississippi";
        String needle = "issi";
        char hays[] = haystack.toCharArray();
        char needs[] = needle.toCharArray();
//        设置计数器，初始化下脚标
        int dex = 0;
        int count = 0;
        int j = 0;
//        遍历数组
        for (int i = 0; i < hays.length; i++) {
//            判断如果当前字符匹配则往下走
            if (hays[i] == needs[j]) {
                count++;
                if (j == needs.length - 1) {
                    dex = i - (needs.length - 1);
                    break;
                }
                j++;
                continue;
            } else {
//                如果出现不匹配则进行回溯
                i=i-count;
                j = 0;
                count = 0;
            }
        }
//        判断是否有足够的count
        if (count != needs.length) {
            dex = -1;
        }
        System.out.println(dex);
    }
}

 总结：

      时间复杂度：n 为原串的长度，m 为匹配串的长度。其中枚举的复杂度为 O(n−m)O(n - m)O(n−m)，构造和比较字符串的复杂度为 O(m)O(m)O(m)。整体复杂度为 O((n−m)∗m)O((n - m) * m)O((n−m)∗m)。

        空间复杂度：O(1)O(1)O(1)。