在这个问题中,我们将使用数组的字母数字字符查找所有 Lyndon 单词。
在开始之前,让我们先了解一下 Lyndon 一词的定义。
所有单词都是 Lyndon 单词,严格按照字典顺序小于其所有循环。
以下是 Lyndon 单词的示例。
ab - “ab”严格按照字典顺序小于其所有排列“ba”。
89 - ‘89’的旋转是‘98’,严格按字典顺序大于‘89’。
abc - ‘abc’的旋转是‘bca’和‘cab’,它们严格大于‘abc’。
以下是非 Lyndon 单词的示例。
aaa - aaa 是非林登词,因为“aaa”的所有旋转都是相同的。
bca - ‘bca’是非林登词,因为‘abc’它的旋转比它小,
问题陈述- 我们给出了一个长度为 K 的字符数组,其中包含字母数字字符。此外,我们还给出了包含正整数的 n。任务是我们需要使用数组中给出的字母数字字符找到长度为 n 的所有 Lyndon 单词。
示例
输入
chars = ['1', '3', '2'], n = 3
输出
112, 113, 122, 123, 132, 133, 223, 233
解释- 它使用数组字符生成了长度为 3 的所有 Lydon 字。
输入
n = 2, chars = ['1', '0']
输出
01
解释-“01”是我们可以使用 0 和 1 组成的唯一 Lyndon 词。
输入
n = 2, chars = ['c', 'a', 'd']
输出
ac, ad, cd
解释- 它使用 a、c 和 d 字符生成长度为 2 的 Lyndon 单词。
方法 1
我们有一种特殊的算法来生成林登词,称为杜瓦尔算法。
算法
第 1 步- 定义代表 Lyndon 单词长度的“n”值和包含创建 Lyndon 单词时要使用的字符的 chars 数组。
第 2 步- 对列表进行排序。
步骤 3 − 用−1 初始化“索引”列表。
第 4 步- 进行迭代,直到索引列表不为空。
第 5 步- 将“索引”列表的最后一个元素增加 1。
第 6 步− 如果 list_size 等于 n,则打印列表值。
第 7 步- 将索引附加到列表,使其长度等于 n。
第 8 步- 如果列表的最后一个元素等于数组的最后一个索引,则将其从列表中删除。
示例
让我们通过示例输入来了解示例。
排序后的列表将为 ['a', 'c', 'd']。
索引列表将在第一次迭代中从 [−1] 更新到 [0]。之后索引的长度就等于2,变成[0, 0]。
在第二次迭代中,列表将更新为 [0, 1],我们找到了第一个 Lyndon 单词“ac”。
在第三次迭代中列表将变为 [0, 2],第二个 Lyndon 单词是“ad”。另外,从列表中删除最后一个元素,因为它等于 array_len -1。
在第四次迭代中,列表将变为 [1]。之后将更新 [1, 1]。
在下一次迭代中列表将变为 [1, 2],并且我们找到了第三个 Lyndon wor,''cd'。
# Input n = 2 chars = ['c', 'a', 'd'] # sort the list initial_size = len(chars) chars.sort() # Initializing the list indexes = [-1] print("The Lyndon words of length {} is".format(n)) # Making iterations while indexes: # Add 1 to the last element of the list indexes[-1] += 1 list_size = len(indexes) # If the list contains n characters, it means we found a Lyndon word if list_size == n: print(''.join(chars[p] for p in indexes)) # Make the list size equal to n by adding characters while len(indexes) < n: indexes.append(indexes[-list_size]) while indexes and indexes[-1] == initial_size - 1: indexes.pop()
输出
The Lyndon words of length 2 is ac ad cd
时间复杂度− O(nlogn),因为我们需要首先对“字符”列表进行排序。
空间复杂度− O(n),因为我们在列表中存储 n 个索引。
Duval 算法是生成长度为 n 的 Lyndon 词的最有效方法。但是,我们已经自定义了仅使用数组字符的方法。
以上是生成长度为n的Lyndon单词的Python程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

在C 中处理XML数据可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2库。1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM适合小文件,SAX适合大文件。2)生成XML文件:将数据结构转换为XML格式并写入文件。通过这些步骤,可以有效地管理和操作XML数据。

在C 中处理XML数据结构可以使用TinyXML或pugixml库。1)使用pugixml库解析和生成XML文件。2)处理复杂的嵌套XML元素,如书籍信息。3)优化XML处理代码,建议使用高效库和流式解析。通过这些步骤,可以高效处理XML数据。

C 在性能优化方面仍然占据主导地位,因为其低级内存管理和高效执行能力使其在游戏开发、金融交易系统和嵌入式系统中不可或缺。具体表现为:1)在游戏开发中,C 的低级内存管理和高效执行能力使得它成为游戏引擎开发的首选语言;2)在金融交易系统中,C 的性能优势确保了极低的延迟和高吞吐量;3)在嵌入式系统中,C 的低级内存管理和高效执行能力使得它在资源有限的环境中非常受欢迎。

C XML框架的选择应基于项目需求。1)TinyXML适合资源受限环境,2)pugixml适用于高性能需求,3)Xerces-C 支持复杂的XMLSchema验证,选择时需考虑性能、易用性和许可证。

C#适合需要开发效率和类型安全的项目,而C 适合需要高性能和硬件控制的项目。 1)C#提供垃圾回收和LINQ,适用于企业应用和Windows开发。 2)C 以高性能和底层控制着称,广泛用于游戏和系统编程。

C 代码优化可以通过以下策略实现:1.手动管理内存以优化使用;2.编写符合编译器优化规则的代码;3.选择合适的算法和数据结构;4.使用内联函数减少调用开销;5.应用模板元编程在编译时优化;6.避免不必要的拷贝,使用移动语义和引用参数;7.正确使用const帮助编译器优化;8.选择合适的数据结构,如std::vector。

C 中的volatile关键字用于告知编译器变量值可能在代码控制之外被改变,因此不能对其进行优化。1)它常用于读取可能被硬件或中断服务程序修改的变量,如传感器状态。2)volatile不能保证多线程安全,应使用互斥锁或原子操作。3)使用volatile可能导致性能slight下降,但确保程序正确性。

在C 中测量线程性能可以使用标准库中的计时工具、性能分析工具和自定义计时器。1.使用库测量执行时间。2.使用gprof进行性能分析,步骤包括编译时添加-pg选项、运行程序生成gmon.out文件、生成性能报告。3.使用Valgrind的Callgrind模块进行更详细的分析,步骤包括运行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看结果。4.自定义计时器可灵活测量特定代码段的执行时间。这些方法帮助全面了解线程性能,并优化代码。


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