151. 反转字符串中的单词

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反转单词由一个巧妙的思路就是先把字符串整体反转，再把每个单词里的字符反转。接下来就是处理细节：删除多余空格。使用双指针，左、右侧指针初始化为0，右侧指针遍历字符串中的字符，左侧指针记录删除空格后当前元素应该存储的位置。删除空格后修改字符串长度。

时间复杂度： $O(n)$
空间复杂度： $O(1)$

// c++
class Solution {
public:
    void removeSpace(string &s){
        int i, idx=0;
        for(i=0; i<s.size(); i++){
        	// 第一个位置不存空格
            if(idx==0 && s[i]==' ') continue;
            // 重复出现的空格只存储一次
            if(i>0 && s[i]==' ' && s[idx-1]==' '){
                continue;
            }
            s[idx++] = s[i];
        }
        // 删除末尾多余空格
        if(idx>0 && s[idx-1]==' ') idx--;
        s.resize(idx);
    }
    
    string reverseWords(string s) {
        int left = 0, right=0;
        // 移除多余空格
        removeSpace(s);
        // 整串反转
        reverse(s.begin(), s.end());
        for(right=0; right<s.size(); right++){
        	// 最后一个单词后边没有空格，所以需要单独处理
            if(s[right]==' '){
            	// 单词内的字符反转
                reverse(s.begin()+left, s.begin()+right);
                left = right+1;
            }
        }
		// 反转最后一个单词
        reverse(s.begin()+left, s.begin()+right);
        return s;
        
    }
};

右旋字符串

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$abcdefg$ 右旋 $2$ 个字符变为 $fgabcde$ ，不难发现这个字符串其实是进行了三次反转：

• 首先，整串反转，得到：$gfedcba$
• 其次，反转前$k$个字符（此例k=2），得到： $fgedcba$
• 最后，反转剩余字符，得到：$fgabcde$

时间复杂度： $O(n)$
空间复杂度： $O(1)$

// c++
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main(){
    int k;
    string s;
    cin>>k>>s;
    // cout<<k<<s;
    reverse(s.begin(), s.end());
    reverse(s.begin(), s.begin()+k);
    reverse(s.begin()+k, s.end());
    cout<<s;
    return 0;
}

28. 找出字符串中第一个匹配项的下标

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思路一：暴力求解

遍历 haystack ，当找到 needle 的第一个元素相同的元素时，向后查看 needle.size() 位判断是否与needle完全匹配。

时间复杂度： $O(n\ast m)$
空间复杂度： $O(1)$

// c++
class Solution {
public:
    int strStr(string haystack, string needle) {
        for(int i=0; i<haystack.size(); i++){
            if(haystack[i] == needle[0]){
                int flag = 1;
                for(int j=0; j<needle.size(); j++){
                    if(haystack[i+j]!=needle[j]){
                        flag=0;
                        break;
                    }
                }
                if(flag) return i;
            }
        }
        return -1;
    }
};

*思路二：KMP算法

使用KMP算法做模式匹配。

时间复杂度： $O(n+m)$
空间复杂度： $O(m)$

// c++
class Solution {
public:
    void getNext(int* next, string s){
        int j=0, i;
        next[0] = 0;
        for(i=1; i<s.size(); i++){
            while(j>0 && s[i]!=s[j]) j = next[j-1];
            if(s[i]==s[j]) j++;
            next[i] = j;
        }
    }
    int strStr(string haystack, string needle) {
        int* next = new int[needle.size()];
        getNext(next, needle);
        int j = 0;
        for(int i=0; i<haystack.size(); i++){
            while(j>0 && haystack[i]!=needle[j]){
                j = next[j-1];
            }
            if(haystack[i] == needle[j]) j++;

            if(j==needle.size()){
                return i-needle.size()+1;
            }

        }

        return -1;
    }
};

459. 重复的子字符串

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思路一：重复子串的性质

思路来源。 若字符串s可以由子串重复组成，那么s+s的中间位置一定会出现s。

时间复杂度： $O(n)$
空间复杂度： $O(1)$

// c++
class Solution {
public:
    bool repeatedSubstringPattern(string s) {
        string t = s+s;
        t.erase(t.begin());
        t.erase(t.end()-1);
        if(t.find(s) != -1) return true;
        return false;
    }
};

*思路二：KMP算法

KMP算法是做前后缀的最长匹配，前后缀的最长公共子串不包含的子串即位最小重复子串。
时间复杂度： $O(n)$
空间复杂度： $O(n)$

// c++
class Solution {
public:

    void getNext(int *next, const string& s){
        int j=0, i;
        next[0] = 0;
        for(int i=1; i<s.size(); i++){
            while(j > 0 && s[i]!=s[j]) j = next[j-1];
            if(s[i] == s[j]) j++;
            next[i] = j;
        }
    }
    bool repeatedSubstringPattern(string s) {
        int *next = new int[s.size()];
        getNext(next, s);
        int len = s.size();
        if(next[len-1] > 0 && len%(len - next[len-1])==0) return true;
        return false;
    }
};