字符串变换最小字符串(字符串变换最小字符串 最小字符串)

拳击059

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java语言(android)如何将一个长字符串转化为一个短字符串(更好是可逆,不可逆也可以)

如果是16进制编码,你可以转换成为64进制或者更高,节省的就多了。键盘上大概有90~100个字符,你可以搞到90进制。^_^

用C语言输出三个字符串中最小的字符串char *t[3]={"google","baidu","ya

//参考代码:

#includestring.h 

#includestdio.h

int main() 

{

   char t[3][20]={"google","baidu","yahoo"};

   if(strcmp(t[0],t[1])0) strcpy(t[0],t[1]);

   if(strcmp(t[0],t[2])0) strcpy(t[0],t[2]);

   puts(t[0]);    

}

python字符串变换一次返回最小字符串子串

python字符串变换。

使用python自带的 *** str1count(str2)即可

其中str1为原字符串,str2为子串

VB中如何使一个字符串通过加密算法变为一个较短的字符串

你需要的不是加密算法,是压缩算法。

信息的无损压缩无非两种途径:一个是去掉无用的内容,另一个是采用适当的算法合并某些内容。

你的需求能否实现,取决于能否做到上面两点或其中之一。

如果你的字符串是标准ASCII码,那么你可以将更高位(ASCII未使用)利用起来,每8个字节能够节省出一个字节来。如果目标字符串只是单纯的英文字母和数字,那么有可能节省更多。

采用某些数学算法来合并数据也有一些要求。比如说,目标字符串不能太短(两三个字节是没法压缩的),其中的内容部分有规律等等。

所以,这个问题如果泛泛的问一下,是很难给出一个具体答案的。

这其实是一个数学问题,已经与VB无关了。

怎么把一个很长的字符串变成一个小的字符串回头还可以转过来

p = t = istr ;// p t istr都是指向 字符串首地址。 while(x0) { r = x %10; //整数的更低位 比如: 16; 这里r = 6 x/=10; //次低位。 x = 1; *p = 48+r; //让字符串首地址 = ‘6’ p++;//p向后移动一位(一个字节); }//这里的循环退出以后,...

字符串变换最小字符串(字符串变换最小字符串 最小字符串),第1张

将一个字符串变为另一个字符串最小操作次数

这是个动态规划的问题:

分治 思路

用分治的思想解决比较简单,将复杂的问题分解成相似的子问题。

假设字符串 a, 共 m 位,从a[1]到a[m]

字符串 b, 共 n 位,从b[1]到b[n]

d[i][j]表示字符串a[1]-a[i]转换为b[1]-b[j]的编辑距离。

那么有如下递归规律(a[i]和b[j]分别是当前要计算编辑距离的子字符串 a 和 b 的最后一位):

当a[i]等于b[j]时,d[i][j] = d[i-1][j-1], 比如 fxy - fay 的编辑距离等于 fx - fa 的编辑距离

当a[i]不等于b[j]时,d[i][j]等于如下 3 项的最小值:

d[i-1][j]+ 1(删除a[i](删除等价于插入操作,相当于插入b中插入a[i[)),比如 fxy - fab 的编辑距离 =  fx - fab 的编辑距离 + 1

d[i][j-1]+ 1(删除 b[j]或者插入b[j]),比如 fxy - fab 的编辑距离 = fxyb - fab 的编辑距离 + 1= fxy - fa 的编辑距离 + 1

d[i-1][j-1]+ 1(将a[i]b[j]同时删除(等价于交换操作)),比如 fxy - fab 的编辑距离 = fxb - fab 的编辑距离 + 1 = fx - fa 的编辑距离 + 1

递归边界:

a[i][0] = i, b 字符串为空,表示将a[1]-a[i]全部删除,所以编辑距离为 i

a[0][j] = j, a 字符串为空,表示 a 插入b[1]-b[j],所以编辑距离为 j

用动态规划思想优化时间复杂度

http:// blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46383947

像以上解决思路,是从后往前算的,比如我想知道edit_distance(a, b, i, j)我可能需要知道edit_distance(a, b, i-1, j-1)。

如果从前往后算,先算出各个子问题,然后根据子问题,计算出原问题,对于这个问题性能不错。

例如以字符串 a = "fxy", b = "fab" 为例:

首先建立一个矩阵,用来存放子问题及原问题的编辑距离,并将递归边界在矩阵中填好,如下:

然后计算 i = 1, j = 1 所对应的编辑距离:比较a[i]和b[j]是否相等然后根据递归规律算出这个值

比如在这种情况下a[i] = f和b[j] = f, 那么d[i][j]就等于d[i-1][j-1]等于 0

然后计算 i = 1, j = 2 直到算出 i = 3, j = 3, 原问题的编辑距离就等于d[3][3]

即要计算d[i][j]只需要知道3个位置上的值。

现在的时间复杂度已到了可接受范围,为 O(mn)。

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