如何有效地計算給定字符在字符串的一定范圍內出現的次數？

Question

給定未排序的字符串，例如“ googol”。 我想在以下范圍內找到字符“ o”的出現次數：[1，3）。 因此，在這種情況下，答案將是1。

但是，我的方法的復雜度為O（N ^ 2）。 我的方法的問題是復制數組需要O（N）時間。 因此，我正在尋找另一種更有效的方法。 空間復雜性對我來說並不重要。 因為我正在學習字符串處理算法，所以最好能自己實現該算法。

任何幫助，將不勝感激。

我的方法

tmp = [0] * 26  # 26 alphabet
occurrences_table = []
tmp[ord(a_string[0])] += 1
occurrences_table.append(tmp)
for i in range(1, len(a_string)):
    temp = occurrences_table[i - 1]
    temp[ord(a_string[i])] += 1
    occurrences_table.append(temp)

Answer 1

由於您不想使用計數器並想自己實現它，因此可以使用字典來整理和加速您的代碼。

a_string = "googol"
my_counter = {}
for c in a_string[:2]:
    my_counter[c] = my_counter.get(c, 0) + 1

這會給你：

{'o': 1, 'g': 1}

為了進一步解釋它， a_string[:2]使字符串中的字符一直升至索引2（ 'google'[:2] = 'go' ）， for c in a_string[:2]:遍歷這2個字符。

在下一行中， my_counter.get(c, 0) + 1嘗試獲取鍵“ c”（字符串中的單個字符）的字典值，如果存在則返回其值，如果不存在則返回0，或者方式將增加的值添加回字典中。

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編輯：

由於for循環，復雜度應僅為O（n），因為dictionary.get()的復雜度是恆定的。

我已經對其進行了測量，對於像您這樣的非常小的字符串，此方法比Collections.Counter快8-10倍，但是對於非常大的字符串，它要慢2-3倍。

Answer 2

您可以使用Counter ：

from collections import Counter
a_string = "googol"
occurrences = Counter(a_string[0:2])

導致

Counter({'o': 1, 'g': 1})

注意，數組切片適用於字符串。

Answer 3

如果可以使用標准庫：

>>> from itertools import islice
>>> from collections import Counter
>>> Counter(islice('googol', 1, 3))
Counter({'o': 2})
>>> Counter(islice('googol', 0, 2))
Counter({'g': 1, 'o': 1})

（ islice避免使用臨時列表。）

如果要手動執行此操作：

>>> s = 'googol'
>>> counter = dict()
>>> for i in range(0, 2):
...     if s[i] not in counter:
...         counter[s[i]] = 1
...     else:
...         counter[s[i]] += 1
... 
>>> counter
{'g': 1, 'o': 1}

關鍵是：使用dict 。