''' 给定某字符串S，该字符串中有若干空格， 删除这些空格，并返回修改后的字符串；要 求时间复杂度O(N)，空间复杂度O(1)。 如：“I_have_a___dream!”，返回“Ihaveadream” 注：有可能两个单词间存在若干空格。 '''
import copy
import pprint
import random
import re
import collections
def is_remove(a_str):
pattern = re.compile(r"[\u4e00-\u9fa5]")
find_list = pattern.findall(a_str)
if find_list:
return False
else:
return True
def remove_blank(a_in_str, is_remove):
size = len(a_in_str)
str_list = list(a_in_str)
i = 0
j = 0
while (i < size):
if is_remove(str_list[i]):
i += 1
else:
if j < i:
str_list[j] = str_list[i]
i += 1
j += 1
return "".join(str_list[:j])
''' 给定一个数组，找出该数组最大的数。 '''
def find_max(a_int_list):
if not a_int_list:
return
max = a_int_list[0]
for i in a_int_list:
if i > max:
max = i
return max
''' 给定一个数组，找出该数组最大和次大的两 个数。 '''
def find_two_max(a_int_list):
if not a_int_list:
return
if len(a_int_list) < 2:
return
max = a_int_list[0]
max_2 = a_int_list[1]
for i in a_int_list:
if i > max:
max = i
elif i > max_2:
max_2 = i
return max, max_2
''' Huffman编码 Huffman编码是一种无损压缩编码方案。 思想：根据源字符出现的(估算)概率对字符 编码，概率高的字符使用较短的编码，概率 低的使用较长的编码，从而使得编码后的字 符串长度期望最小。 Huffman编码是一种贪心算法：每次总选择 两个最小概率的字符结点合并。 称字符出现的次数为频数，则概率约等于频数 除以字符总长；因此，概率可以用频数代替。 '''
def calc_frequency(a_in_str):
counter = collections.defaultdict(lambda: 0)
for a_char in a_in_str:
counter[a_char] += 1
return counter
class HuffmanNode():
def __init__(self):
self.value = 0
self.parent = None
self.left_child = None
self.right_child = None
def select_two_mini(hn_list):
if not hn_list:
return
mini_1 = None
mini_2 = None
i = 0
for node in hn_list:
if not node.value or node.parent is not None:
i = i + 1
continue
else:
if mini_1 is None:
mini_1 = i
i += 1
continue
if mini_2 is None:
mini_2 = i
i += 1
continue
elif node.value < hn_list[mini_1].value:
mini_1 = i
elif node.value < hn_list[mini_2].value:
mini_2 = i
i += 1
return mini_1, mini_2
def HuffmanCoding(char_counter_dict):
if not char_counter_dict:
return
char_list = char_counter_dict.keys()
value_list = char_counter_dict.values()
leaf = len(char_counter_dict)
node_num = 2 * leaf - 1
hn_list = [HuffmanNode() for _ in range(node_num)]
for i in range(leaf):
hn_list[i].value = value_list[i]
for i in range(leaf, node_num):
node1, node2 = select_two_mini(hn_list)
hn_list[node1].parent = hn_list[node2].parent = i
hn_list[i].left_child = node1
hn_list[i].right_child = node2
hn_list[i].value = hn_list[node1].value + hn_list[node2].value
print hn_list
huffman_codding = []
for i in range(leaf):
a_codding = ""
child = i
pt = hn_list[i].parent
while (pt):
if hn_list[pt].left_child == child:
a_codding += "0"
else:
a_codding += "1"
child = pt
pt = hn_list[pt].parent
a_codding = a_codding[::-1]
huffman_codding.append(a_codding)
return dict(zip(char_list, huffman_codding))
''' 思考题：字符串循环左移 给定一个字符串S[0…N-1]，要求把S的前k 个字符移动到S的尾部，如把字符串“abcdef” 前面的2个字符‘a’、‘b’移动到字符串的尾 部，得到新字符串“cdefab”：即字符串循环 左移k。 循环左移n+k位和k位的效果相同。 多说一句：循环左移k位等价于循环右移n-k位。 算法要求： 时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。 解法： 首先将字符串a分为两段,要移动的前i位为b，剩余部分为c， 则字符串可表示为bc， 左移i位的结果其实就是cb， 则算法的目的就是将bc转换为cb。 首先将b逆序为b'，再将c逆序为c'， 最后将(b'c')'整体逆序即得到cb。 '''
def reverse_str(a_str_list, start, end):
if not a_str_list:
return
while (end > start):
tem = a_str_list[start]
a_str_list[start] = a_str_list[end]
a_str_list[end] = tem
start += 1
end -= 1
def circulation(a_in_str, k_len):
a_list = list(a_in_str)
reverse_str(a_list, 0, k_len - 1)
reverse_str(a_list, k_len, len(a_in_str) - 1)
reverse_str(a_list, 0, len(a_in_str) - 1)
return "".join(a_list)
''' Eratosthenes筛法求素数 给定正整数N，求小于等于N的全部素数。 Eratosthenes筛法 将2到N写成一排； 记排头元素为x，则x是素数；除x以外，将x的 倍数全部划去； 重复以上操作，直到没有元素被划去，则剩余 的即小于等于N的全部素数。 为表述方面，将排头元素称为“筛数”。 '''
def Eratosthenes(end_num):
all_num_flags = [True for i in xrange(1, end_num + 2)]
all_num_flags[0] = False
p = 2
end_range = p * p
while end_range <= end_num:
cp = end_range
while cp <= end_num:
all_num_flags[cp] = False
cp += p
p += 1
while not all_num_flags[p]:
p += 1
end_range = p * p
i = 0
prime_num_list = []
for flag in all_num_flags:
if flag:
prime_num_list.append(i)
i += 1
return prime_num_list
''' 链表相加 给定两个链表，分别表示两个非负整数。它 们的数字逆序存储在链表中，且每个结点只 存储一个数字，计算两个数的和，并且返回 和的链表头指针。 如：输入：2→4→3、5→6→4，输出：7→0→8 '''
class AddNode():
def __init__(self):
self.value = None
self.next = None
def add_node_list(nl1, nl2):
if not nl2:
return nl1
if not nl1:
return nl2
head = AddNode()
cur = head
carry = 0
while (nl1 and nl2):
value = nl1.value + nl2.value + carry
carry = value // 10
value = value % 10
new_node = AddNode()
new_node.value = value
cur.next = new_node
cur = cur.next
nl1 = nl1.next
nl2 = nl2.next
if nl1:
long_nl = nl1
else:
long_nl = nl2
while (long_nl):
value = long_nl.value + carry
new_node = AddNode()
new_node.value = value
long_nl = long_nl.next
cur.next = new_node
cur = cur.next
return head.next
def print_node_list(nl):
head = nl
while (head):
print head.value,
head = head.next
print "\n"
def test_add_node_list():
nl1 = AddNode()
cur = nl1
for i in range(3):
new_node = AddNode()
new_node.value = random.randint(1, 9)
cur.next = new_node
cur = cur.next
nl2 = AddNode()
cur = nl2
for i in range(4):
new_node = AddNode()
new_node.value = random.randint(1, 9)
cur.next = new_node
cur = cur.next
print_node_list(nl1.next)
print_node_list(nl2.next)
head = add_node_list(nl1.next, nl2.next)
print_node_list(head)
""" 链表的部分翻转 给定一个链表，翻转该链表从m到n的位置。 要求直接翻转而非申请新空间。 如：给定^-1→2→3→4→5，m=2，n=4，返回 ^-1→4→3→2→5。 假定给出的参数满足：1≤m≤n≤链表长度。 """
class int_node():
def __init__(self):
self.value = None
self.next = None
def part_reverse(nl, start, end):
if end <= start:
return
p_head = nl
for i in range(start - 1):
p_head = nl.next
p_end = p_head.next
p_cur = p_end.next
for _ in range(end - start):
p_end.next = p_cur.next
p_cur.next = p_head.next
p_head.next = p_cur
p_cur = p_end.next
def test_part_reverse():
head = int_node()
p_cur = head
head.value = -1
for i in range(10):
new_node = int_node()
new_node.value = random.randint(1, 9)
p_cur.next = new_node
p_cur = new_node
print_node_list(head)
part_reverse(head, 1, 10)
print "翻转后"
print_node_list(head)
''' 最长公共子序列，即Longest Common Subsequence，LCS。 一个序列S任意删除若干个字符得到新序列T，则T 叫做S的子序列； 两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那 个，定义为X和Y的最长公共子序列。 字符串13455与245576的最长公共子序列为455 字符串acdfg与adfc的最长公共子序列为adf 注意区别最长公共子串(Longest Common Substring) 最长公共字串要求连续 解法：属于动态规划问题 需要前面所有规划路径上的解才能解决问题 一般情况下都是先求长度，再求具体值 初始条件: LCS(X,0) = 0 状态转移方程： LCS(Xm,Yn)=LCS(Xm-1,Yn-1) 当xm = ym 时 LCS(Xm,Yn)=MAX(LCS(Xm-1,Yn),LCS(Xm,Yn-1)) 当xm ！= ym 时 得到迭代过程中的全部解之后，回溯棋盘可得最终解空间 状态转移方程变为数据结构： Xm序列和Yn序列分别横置和竖置，变为一个（m+1）*（n+1）的数组棋盘 （i，j）格子代表Xm[:i],Yn[:j]的最大公共子序列的长度 当（i，j）对应字符不相等时，取左、上中较大的数 当（i，j）对应字符相等时，取对角的数+1 从末尾元素回溯棋盘，记录走斜线的格子，就是解空间 '''
def lcs(Xm, Yn):
m = len(Xm)
n = len(Yn)
chess = []
first_row = []
for j in range(n + 1):
first_row.append(0)
for i in range(m + 1):
chess.append(copy.deepcopy(first_row))
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if Xm[i - 1] == Yn[j - 1]:
chess[i][j] = chess[i - 1][j - 1] + 1
else:
chess[i][j] = max([chess[i - 1][j], chess[i][j - 1]])
return chess
def recall_lcs(Xm, Yn, chess):
print chess
m = len(Xm)
n = len(Yn)
result = []
while (m != 0 and n != 0):
if Xm[m - 1] == Yn[n - 1]:
result.append(Yn[n - 1])
m -= 1
n -= 1
else:
if chess[m][n - 1] >= chess[m - 1][n]:
n -= 1
else:
m -= 1
result.reverse()
print "".join(result)
def recall_lcs_dfs(Xm, Yn, m, n, chess, result):
''' 深度优先算法,发现可能有重复解，两条路径有交叉点的情况 递归的核心是把上下文放入参数当中，这样在遇到n岔路时可以把上下文传入， 递归执行n-1个路口，然后返回，继续执行最后一个路口，递归结束 :param Xm: :param Yn: :param m: :param n: :param chess: :param result: :return: '''
rl = list(result)
while (m != 0 and n != 0):
if Xm[m - 1] == Yn[n - 1]:
rl.append(Yn[n - 1])
m -= 1
n -= 1
else:
if chess[m][n - 1] > chess[m - 1][n]:
n -= 1
elif chess[m][n - 1] == chess[m - 1][n]:
recall_lcs_dfs(Xm, Yn, m - 1, n, chess, "".join(rl))
n -= 1
else:
m -= 1
rl.reverse()
print "".join(rl)
def test_recall_lcs_dfs():
Xm = "efghab"
Yn = "egfahb"
chess = lcs(Xm, Yn)
print chess
result = ""
recall_lcs_dfs(Xm, Yn, 6, 6, chess, result)
''' 原数组为A {5，6，7，1，2，8} 排序后：A’{1，2，5，6，7，8} 因为，原数组A的子序列顺序保持不变，而且排序 后A’本身就是递增的，这样，就保证了两序列的最 长公共子序列的递增特性。如此，若想求数组A的 最长递增子序列，其实就是求数组A与它的排序数 组A’的最长公共子序列。 此外，本题也可以直接使用动态规划/贪心法来求解 贪心法就是一阶马尔科夫模型 动态规划就是高阶马尔科夫模型 都具有无后效性：只需要看前面的结果，而前面的结果是不改变的。 总结：历史是不可改变的，未来是不可预期的，现在是能从历史推演出来的！ 最长递增子序列: 动态规划解法：贪心法 '''
def lis_dp(a_int_list):
results = []
j = 0
max = 0
for i in a_int_list:
results.append([i])
for h in range(j):
if i > results[h][-1] and len(results[h]) + 1 > len(results[j]):
temp2 = copy.deepcopy(results[h])
temp2.append(i)
if len(temp2) > len(results[j]):
results[j] = temp2
if len(results[j]) > len(results[max]):
max = j
j += 1
print results
print max
return results[max]
def greedy_lis(a_int_list):
temp = []
fl = []
for _ in a_int_list:
fl.append(False)
fl[0] = True
for num in a_int_list:
if not temp:
temp.append(num)
continue
if num > temp[-1]:
temp.append(num)
else:
low = 0
high = len(temp) - 1
while (low < high):
mid = (low + high) / 2
if num < temp[mid]:
high = mid - 1
else:
low = mid + 1
if temp[low] > num:
temp[low] = num
else:
temp[low + 1] = num
print temp
print len(temp)
''' 给定字符串S[0…N-1]，设计算法，枚举S的 全排列 一般这种题就是考递归的思想的， 解法： '''
def swap(a_int_list, a, b):
if a == b:
return
else:
temp = a_int_list[a]
a_int_list[a] = a_int_list[b]
a_int_list[b] = temp
def is_duplicate(a_int_list,i_start,i):
while(i_start<i):
if a_int_list[i_start] == a_int_list[i]:
return True
i_start+=1
else:
return False
def Permutation(a_int_list,size,i_start):
if i_start == size-1:
print a_int_list
return
swaped = set([])
for i in range(i_start,size):
if a_int_list[i] in swaped:
continue
swaped.add(a_int_list[i] )
swap(a_int_list,i,i_start)
Permutation(a_int_list,size,i_start+1)
swap(a_int_list,i_start,i)
''' 字符串查找问题 给定文本串text和模式串pattern，从文本串text中找出模 式串pattern第一次出现的位置。 最基本的字符串匹配算法 暴力求解(Brute Force) ：时间复杂度O(m*n) KMP算法是一种线性时间复杂度的字符串匹配算 法，它是对BF算法改进。 记：文本串长度为N，模式串长度为M BF算法的时间复杂度O(M*N)，空间复杂度O(1) KMP算法的时间复杂度O(M+N)，空间复杂度O(M) '''
def brute_force_search(src_str, aim_str):
src_size = len(src_str)
aim_size = len(aim_str)
remove_len = src_size - aim_size
src_cur = 0
aim_cur = 0
while src_cur < remove_len and aim_cur < aim_size:
if src_str[src_cur+aim_cur] == aim_str[aim_cur]:
aim_cur += 1
else:
src_cur += 1
aim_cur = 0
if aim_cur >= aim_size:
return src_cur
return -1
''' 模式串 a b a a b c a b a next -1 0 0 1 1 2 0 1 2 例如：j=5时，考察字符 串“abaab”的最大相等 k前缀和k后缀 为ab，因此c对应的next数为2 递归关系，当我知道前5个数的next数组时，考察c的next数 因为已经知道第五个元素b对应1，因此，只需要考察第二个元素和第五个元素是否相等，若相等则为 1+1， 若不相等则 '''
def get_next(src_str):
size = len(src_str)
next_list = [-1, ]
k = -1
j = 0
while j < size - 1:
if k == -1 or src_str[k] == src_str[j]:
j += 1
k += 1
next_list.append(k)
else:
k = next_list[k]
return next_list
def kmp(src_str,aim_str):
next_list = get_next(aim_str)
ans = -1
src_size = len(src_str)
aim_size = len(aim_str)
src_cur = 0
aim_cur = 0
while src_cur < src_size :
if aim_cur==-1 or src_str[src_cur] == aim_str[aim_cur]:
src_cur += 1
aim_cur += 1
else:
aim_cur = next_list[aim_cur]
if aim_cur == aim_size:
ans = src_cur - aim_size
break
return ans
