问题描述
给定两个等长字符串A和B,它们所含的字符个数及种类完全一样,问最少需要对A执行多少次交换字符才能使得A变成B?
分析
因为这个问题数据规模很小,只包含6种字符、A和B的长度都不超过20,所以暴力+适当剪枝的思路就能够通过。
首先对于A[i]==B[i]的部分,完全不需要做任何处理;
其次,对于A[i]!=B[i]的部分,显然需要找A[j]来跟A[i]进行交换,A[j]满足A[j]==B[i]。在这个过程中,如果A[i]==B[j],那自然是“意外之喜”,“一箭双雕”,“一石二鸟”。可以很自信的想:如果能够一箭双雕,必然是最优策略。但是,如果没有“一箭双雕”,那就只能逐个尝试寻找最优的 j 了。假设就选择了j,交换完后得到新的字符串A',可以递归调用求solve(A’,B)。
在这个递归过程中,因为B是不变的,这个函数只要A确定,返回值就定下来了。所以可以用备忘录方法(记忆化搜索)来加速递归。
站在更宏观的角度考虑这个问题,把每个A字符串当做结点,每一次swap操作会形成新的结点并添加一条边,以上递归的过程相当于深度优先搜索。如果改写成广度优先搜索,运行效率必定能够提高。
站在更宏观的角度考虑这个问题,这是一个很艰难的图论问题。问题等价于寻找有向图的边的一个覆盖,使得每一个子集都是环,要使环数最大。这个问题似乎是个NP问题。
但是贪心的方式足以通过此题。
贪心法则如下:
- 选择每个顶点的最小环构成一个最小环集合,对此集合执行去重操作。
- 如果环集合中存在结点数为1的环,必然选择之。
- 如果环集合中存在结点数为2的环,必然选择之。
- 否则,执行以下步骤。
- 对于这个环集合,统计图中边的使用次数。
- 对每个环,求它边的平均使用次数作为这个环的value。
- 优先消去value最小的环
这个问题等价于:
给定一个可以包含重复元素的数组,最少需要执行多少次swap操作,才能使数组变得有序。
C++递归写法
- class Solution {
- public:
- unordered_map<string,int> mp;
- int kSimilarity(string A, string B) {
- if(A<B) return kSimilarity(B,A);
- if(mp[A+B]) return mp[A+B];
- int i=0;
- while(i<A.size() && A[i]==B[i]) i++;
- if(i==A.size()) return 0;
- int j=i+1;
- vector<int> pos;
- while(j<A.size()){
- if(A[j]==B[i]){
- if(A[i]==B[j]){
- pos.clear();
- pos.push_back(j);
- break;
- }
- pos.push_back(j);
- };
- j++;
- }
- int res=INT_MAX;
- for(int p:pos){
- swap(A[i],A[p]);
- res=min(res,kSimilarity(A.substr(i+1),B.substr(i+1)));
- swap(A[i],A[p]);
- }
- return mp[A+B]=res+1;
- }
- };
Java非递归写法
- class Solution {
- public int kSimilarity(String A, String B) {
- if (A.equals(B)) return 0;
- Set<String> vis= new HashSet<>();
- Queue<String> q= new LinkedList<>();
- q.add(A);
- vis.add(A);
- int res=0;
- while(!q.isEmpty()){
- res++;
- for (int sz=q.size(); sz>0; sz--){
- String s= q.poll();
- int i=0;
- while (s.charAt(i)==B.charAt(i)) i++;
- for (int j=i+1; j<s.length(); j++){
- if (s.charAt(j)==B.charAt(j) || s.charAt(i)!=B.charAt(j) ) continue;
- String temp= swap(s, i, j);
- if (temp.equals(B)) return res;
- if (vis.add(temp)) q.add(temp);
- }
- }
- }
- return res;
- }
- public String swap(String s, int i, int j){
- char[] ca=s.toCharArray();
- char temp=ca[i];
- ca[i]=ca[j];
- ca[j]=temp;
- return new String(ca);
- }
- }
Java贪心法
- import java.io.FileInputStream;
- import java.io.FileNotFoundException;
- import java.util.*;
- import java.util.stream.Collectors;
-
- class Solution {
-
- /**
- * 构图,构完图之后,两个字符串就可以丢掉了
- */
- int[][] buildGraph(char[] a, char[] b) {
- TreeMap<Character, Integer> ma = new TreeMap<>();
- for (char i : a) {
- if (!ma.containsKey(i)) {
- ma.put(i, ma.size());
- }
- }
- for (char j : b) {
- if (!ma.containsKey(j)) {
- ma.put(j, ma.size());
- }
- }
- int g[][] = new int[ma.size()][ma.size()];
- for (int i = 0; i < a.length; i++) {
- int from = ma.get(b[i]), to = ma.get(a[i]);
- g[from][to] += 1;
- }
- return g;
- }
-
- /**
- * 计算结点node的出度
- */
- int outEdge(int node, int[][] g) {
- return Arrays.stream(g[node]).sum();
- }
-
- int[][] copyGraph(int[][] g) {
- int[][] a = new int[g.length][g.length];
- for (int i = 0; i < g.length; i++) {
- for (int j = 0; j < g.length; j++) {
- a[i][j] = g[i][j];
- }
- }
- return a;
- }
-
- /**
- * 寻找node结点所在的最小环
- */
- List<List<Integer>> findMinRingOf(int node, int[][] g) {
- g = copyGraph(g);
- List<List<Integer>> rings = new LinkedList<>();
- while (outEdge(node, g) > 0) {
- int[] prev = new int[g.length];//记录最小环的路径
- Arrays.fill(prev, -1);
- Queue<Integer> q = new LinkedList<>();
- q.add(node);
- out:
- while (!q.isEmpty()) {
- Integer i = q.poll();
- for (int j = 0; j < g[i].length; j++) {
- if (g[i][j] > 0) {
- if (prev[j] != -1) continue;//已经访问过了就不再访问了
- prev[j] = i;
- q.add(j);//准备扩展j结点
- if (j == node) {//找到了
- break out;
- }
- }
- }
- }
- ArrayList<Integer> a = new ArrayList<>(g.length);
- a.add(node);
- int now = node;
- while (true) {
- int next = prev[now];
- if (next == node) break;
- a.add(next);
- now = next;
- }
- //翻转数组
- for (int i = 0; i < a.size() >> 1; i++) {
- int temp = a.get(i);
- a.set(i, a.get(a.size() - 1 - i));
- a.set(a.size() - 1 - i, temp);
- }
- if (rings.isEmpty() || rings.get(0).size() == a.size()) {
- rings.add(a);
- } else {
- break;
- }
- removeRing(a, g);
- }
- return rings;
- }
-
- /**
- * 用完一个环之后,把环删除
- */
- void removeRing(List<Integer> ring, int[][] g) {
- for (int i = 0; i < ring.size(); i++) {
- g[ring.get(i)][(ring.get((i + 1) % ring.size()))]--;
- }
- }
-
- /**
- * 贪心寻找图中最优环
- */
- List<Integer> findMinRing(int[][] g) {
- List<List<Integer>> rings = new LinkedList<>();//全部环构成的集合
- for (int i = 0; i < g.length; i++) {
- if (outEdge(i, g) > 0) {
- List<List<Integer>> r = findMinRingOf(i, g);
- rings.addAll(r);
- }
- }
- //去重
- Set<String> had = new TreeSet<>();
- LinkedList<List<Integer>> uniqRings = new LinkedList<>();
- for (List<Integer> ring : rings) {
- String k = ring.stream().sorted().map(x -> x + "").collect(Collectors.joining(","));
- if (!had.contains(k)) {
- had.add(k);
- uniqRings.add(ring);
- }
- }
- rings = uniqRings;
- //统计每条边的使用次数
- double[][] use = new double[g.length][g.length];
- for (List<Integer> ring : rings) {
- for (int j = 0; j < ring.size(); j++) {
- use[ring.get(j)][ring.get((j + 1) % ring.size())]++;
- }
- }
- rings.sort(Comparator.comparing(x -> {
- if (x.size() == 1) return -1.0;//优先级最高
- if (x.size() == 2) return 0.0;//优先级次高
- double s = 0;
- for (int i = 0; i < x.size(); i++) {
- s += use[x.get(i)][x.get((i + 1) % x.size())];
- }
- s /= x.size();
- return s;
- }));
- if (rings.size() == 0) return null;
- return rings.get(0);
- }
-
- public int kSimilarity(String A, String B) {
- char[] a = A.toCharArray(), b = B.toCharArray();
- int[][] g = buildGraph(a, b);
- int N = a.length;
- while (true) {
- List<Integer> ring = findMinRing(g);
- if (ring == null) break;
- N--;
- removeRing(ring, g);
- }
- return N;
- }
-
- public static void main(String[] args) {
- try {
- Scanner cin = new Scanner(new FileInputStream("in.txt"));
- System.out.println(new Solution().kSimilarity(cin.next(), cin.next()));
- } catch (FileNotFoundException e) {
- e.printStackTrace();
- }
-
- }
- }