算法刷题-字符串-重复的子字符串

news2024/12/26 0:20:20

KMP算法还能干这个

459.重复的子字符串

力扣题目链接

给定一个非空的字符串,判断它是否可以由它的一个子串重复多次构成。给定的字符串只含有小写英文字母,并且长度不超过10000。

示例 1:
输入: “abab”
输出: True
解释: 可由子字符串 “ab” 重复两次构成。

示例 2:
输入: “aba”
输出: False

示例 3:
输入: “abcabcabcabc”
输出: True
解释: 可由子字符串 “abc” 重复四次构成。 (或者子字符串 “abcabc” 重复两次构成。)

思路

暴力的解法, 就是一个for循环获取 子串的终止位置, 然后判断子串是否能重复构成字符串,又嵌套一个for循环,所以是O(n^2)的时间复杂度。

有的同学可以想,怎么一个for循环就可以获取子串吗? 至少得一个for获取子串起始位置,一个for获取子串结束位置吧。

其实我们只需要判断,以第一个字母为开始的子串就可以,所以一个for循环获取子串的终止位置就行了。 而且遍历的时候 都不用遍历结束,只需要遍历到中间位置,因为子串结束位置大于中间位置的话,一定不能重复组成字符串。

暴力的解法,这里就不详细讲解了。

主要讲一讲移动匹配 和 KMP两种方法。

移动匹配

当一个字符串s:abcabc,内部由重复的子串组成,那么这个字符串的结构一定是这样的:

图一

也就是由前后相同的子串组成。

那么既然前面有相同的子串,后面有相同的子串,用 s + s,这样组成的字符串中,后面的子串做前串,前后的子串做后串,就一定还能组成一个s,如图:

图二

所以判断字符串s是否由重复子串组成,只要两个s拼接在一起,里面还出现一个s的话,就说明是由重复子串组成。

当然,我们在判断 s + s 拼接的字符串里是否出现一个s的的时候,要刨除 s + s 的首字符和尾字符,这样避免在s+s中搜索出原来的s,我们要搜索的是中间拼接出来的s。

代码如下:

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

不过这种解法还有一个问题,就是 我们最终还是要判断 一个字符串(s + s)是否出现过 s 的过程,大家可能直接用contains,find 之类的库函数。 却忽略了实现这些函数的时间复杂度(暴力解法是m * n,一般库函数实现为 O(m + n))。

如果我们做过 28.实现strStr 题目的话,其实就知道,实现一个 高效的算法来判断 一个字符串中是否出现另一个字符串是很复杂的,这里就涉及到了KMP算法。

KMP

为什么会使用KMP

以下使用KMP方式讲解,强烈建议大家先把以下两个视频看了,理解KMP算法,再来看下面讲解,否则会很懵。

  • 视频讲解版:帮你把KMP算法学个通透!(理论篇)
  • 视频讲解版:帮你把KMP算法学个通透!(求next数组代码篇)
  • 文字讲解版:KMP算法

在一个串中查找是否出现过另一个串,这是KMP的看家本领。那么寻找重复子串怎么也涉及到KMP算法了呢?

KMP算法中next数组为什么遇到字符不匹配的时候可以找到上一个匹配过的位置继续匹配,靠的是有计算好的前缀表。 前缀表里,统计了各个位置为终点字符串的最长相同前后缀的长度。

那么 最长相同前后缀和重复子串的关系又有什么关系呢。

可能很多录友又忘了 前缀和后缀的定义,再回顾一下:

  • 前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串;
  • 后缀是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串

在由重复子串组成的字符串中,最长相等前后缀不包含的子串就是最小重复子串,这里拿字符串s:abababab 来举例,ab就是最小重复单位,如图所示:

图三

如何找到最小重复子串

这里有同学就问了,为啥一定是开头的ab呢。 其实最关键还是要理解 最长相等前后缀,如图:

图四

步骤一:因为 这是相等的前缀和后缀,t[0] 与 k[0]相同, t[1] 与 k[1]相同,所以 s[0] 一定和 s[2]相同,s[1] 一定和 s[3]相同,即:,s[0]s[1]与s[2]s[3]相同 。

步骤二: 因为在同一个字符串位置,所以 t[2] 与 k[0]相同,t[3] 与 k[1]相同。

步骤三: 因为 这是相等的前缀和后缀,t[2] 与 k[2]相同 ,t[3]与k[3] 相同,所以,s[2]一定和s[4]相同,s[3]一定和s[5]相同,即:s[2]s[3] 与 s[4]s[5]相同。

步骤四:循环往复。

所以字符串s,s[0]s[1]与s[2]s[3]相同, s[2]s[3] 与 s[4]s[5]相同,s[4]s[5] 与 s[6]s[7] 相同。

正是因为 最长相等前后缀的规则,当一个字符串由重复子串组成的,最长相等前后缀不包含的子串就是最小重复子串。

简单推理

这里再给出一个数学推导,就容易理解很多。

假设字符串s使用多个重复子串构成(这个子串是最小重复单位),重复出现的子字符串长度是x,所以s是由n * x组成。

因为字符串s的最长相同前后缀的长度一定是不包含s本身,所以 最长相同前后缀长度必然是m * x,而且 n - m = 1,(这里如果不懂,看上面的推理)

所以如果 nx % (n - m)x = 0,就可以判定有重复出现的子字符串。

next 数组记录的就是最长相同前后缀 字符串:KMP算法精讲 这里介绍了什么是前缀,什么是后缀,什么又是最长相同前后缀), 如果 next[len - 1] != -1,则说明字符串有最长相同的前后缀(就是字符串里的前缀子串和后缀子串相同的最长长度)。

最长相等前后缀的长度为:next[len - 1] + 1。(这里的next数组是以统一减一的方式计算的,因此需要+1,两种计算next数组的具体区别看这里:字符串:KMP算法精讲)

数组长度为:len。

如果len % (len - (next[len - 1] + 1)) == 0 ,则说明数组的长度正好可以被 (数组长度-最长相等前后缀的长度) 整除 ,说明该字符串有重复的子字符串。

数组长度减去最长相同前后缀的长度相当于是第一个周期的长度,也就是一个周期的长度,如果这个周期可以被整除,就说明整个数组就是这个周期的循环。

强烈建议大家把next数组打印出来,看看next数组里的规律,有助于理解KMP算法

如图:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fwZ2b28L-1687012426852)(https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/459.重复的子字符串_1.png)]

next[len - 1] = 7,next[len - 1] + 1 = 8,8就是此时字符串asdfasdfasdf的最长相同前后缀的长度。

(len - (next[len - 1] + 1)) 也就是: 12(字符串的长度) - 8(最长公共前后缀的长度) = 4, 4正好可以被 12(字符串的长度) 整除,所以说明有重复的子字符串(asdf)。

C++代码如下:(这里使用了前缀表统一减一的实现方式)

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

前缀表(不减一)的C++代码实现:

class Solution {
public:
    void getNext (int* next, const string& s){
        next[0] = 0;
        int j = 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) {
        if (s.size() == 0) {
            return false;
        }
        int next[s.size()];
        getNext(next, s);
        int len = s.size();
        if (next[len - 1] != 0 && len % (len - (next[len - 1] )) == 0) {
            return true;
        }
        return false;
    }
};

其他语言版本

Java:

class Solution {
    public boolean repeatedSubstringPattern(String s) {
        if (s.equals("")) return false;

        int len = s.length();
        // 原串加个空格(哨兵),使下标从1开始,这样j从0开始,也不用初始化了
        s = " " + s;
        char[] chars = s.toCharArray();
        int[] next = new int[len + 1];

        // 构造 next 数组过程,j从0开始(空格),i从2开始
        for (int i = 2, j = 0; i <= len; i++) {
            // 匹配不成功,j回到前一位置 next 数组所对应的值
            while (j > 0 && chars[i] != chars[j + 1]) j = next[j];
            // 匹配成功,j往后移
            if (chars[i] == chars[j + 1]) j++;
            // 更新 next 数组的值
            next[i] = j;
        }

        // 最后判断是否是重复的子字符串,这里 next[len] 即代表next数组末尾的值
        if (next[len] > 0 && len % (len - next[len]) == 0) {
            return true;
        }
        return false;
    }
}

Python:

这里使用了前缀表统一减一的实现方式

class Solution:
    def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:  
        if len(s) == 0:
            return False
        nxt = [0] * len(s)
        self.getNext(nxt, s)
        if nxt[-1] != -1 and len(s) % (len(s) - (nxt[-1] + 1)) == 0:
            return True
        return False
    
    def getNext(self, nxt, s):
        nxt[0] = -1
        j = -1
        for i in range(1, len(s)):
            while j >= 0 and s[i] != s[j+1]:
                j = nxt[j]
            if s[i] == s[j+1]:
                j += 1
            nxt[i] = j
        return nxt

前缀表(不减一)的代码实现

class Solution:
    def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:  
        if len(s) == 0:
            return False
        nxt = [0] * len(s)
        self.getNext(nxt, s)
        if nxt[-1] != 0 and len(s) % (len(s) - nxt[-1]) == 0:
            return True
        return False
    
    def getNext(self, nxt, s):
        nxt[0] = 0
        j = 0
        for i in range(1, len(s)):
            while j > 0 and s[i] != s[j]:
                j = nxt[j - 1]
            if s[i] == s[j]:
                j += 1
            nxt[i] = j
        return nxt

Go:

这里使用了前缀表统一减一的实现方式

func repeatedSubstringPattern(s string) bool {
	n := len(s)
	if n == 0 {
		return false
	}
	next := make([]int, n)
	j := -1
	next[0] = j
	for i := 1; i < n; i++ {
		for j >= 0 && s[i] != s[j+1] {
			j = next[j]
		}
		if s[i] == s[j+1] {
			j++
		}
		next[i] = j
	}
	// next[n-1]+1 最长相同前后缀的长度
	if next[n-1] != -1 && n%(n-(next[n-1]+1)) == 0 {
		return true
	}
	return false
}

前缀表(不减一)的代码实现

func repeatedSubstringPattern(s string) bool {
	n := len(s)
	if n == 0 {
		return false
	}
	j := 0
	next := make([]int, n)
	next[0] = j
	for i := 1; i < n; i++ {
		for j > 0 && s[i] != s[j] {
			j = next[j-1]
		}
		if s[i] == s[j] {
			j++
		}
		next[i] = j
	}
	// next[n-1]  最长相同前后缀的长度
	if next[n-1] != 0 && n%(n-next[n-1]) == 0 {
		return true
	}
	return false
}

JavaScript版本

前缀表统一减一

/**
 * @param {string} s
 * @return {boolean}
 */
var repeatedSubstringPattern = function (s) {
    if (s.length === 0)
        return false;

    const getNext = (s) => {
        let next = [];
        let j = -1;

        next.push(j);

        for (let i = 1; i < s.length; ++i) {
            while (j >= 0 && s[i] !== s[j + 1])
                j = next[j];
            if (s[i] === s[j + 1])
                j++;
            next.push(j);
        }

        return next;
    }

    let next = getNext(s);

    if (next[next.length - 1] !== -1 && s.length % (s.length - (next[next.length - 1] + 1)) === 0)
        return true;
    return false;
};

前缀表统一不减一

/**
 * @param {string} s
 * @return {boolean}
 */
var repeatedSubstringPattern = function (s) {
    if (s.length === 0)
        return false;

    const getNext = (s) => {
        let next = [];
        let j = 0;

        next.push(j);

        for (let i = 1; i < s.length; ++i) {
            while (j > 0 && s[i] !== s[j])
                j = next[j - 1];
            if (s[i] === s[j])
                j++;
            next.push(j);
        }

        return next;
    }

    let next = getNext(s);

    if (next[next.length - 1] !== 0 && s.length % (s.length - next[next.length - 1]) === 0)
        return true;
    return false;
};

TypeScript:

前缀表统一减一

function repeatedSubstringPattern(s: string): boolean {
    function getNext(str: string): number[] {
        let next: number[] = [];
        let j: number = -1;
        next[0] = j;
        for (let i = 1, length = str.length; i < length; i++) {
            while (j >= 0 && str[i] !== str[j + 1]) {
                j = next[j];
            }
            if (str[i] === str[j + 1]) {
                j++;
            }
            next[i] = j;
        }
        return next;
    }

    let next: number[] = getNext(s);
    let sLength: number = s.length;
    let nextLength: number = next.length;
    let suffixLength: number = next[nextLength - 1] + 1;
    if (suffixLength > 0 && sLength % (sLength - suffixLength) === 0) return true;
    return false;
};

前缀表不减一

function repeatedSubstringPattern(s: string): boolean {
    function getNext(str: string): number[] {
        let next: number[] = [];
        let j: number = 0;
        next[0] = j;
        for (let i = 1, length = str.length; i < length; i++) {
            while (j > 0 && str[i] !== str[j]) {
                j = next[j - 1];
            }
            if (str[i] === str[j]) {
                j++;
            }
            next[i] = j;
        }
        return next;
    }

    let next: number[] = getNext(s);
    let sLength: number = s.length;
    let nextLength: number = next.length;
    let suffixLength: number = next[nextLength - 1];
    if (suffixLength > 0 && sLength % (sLength - suffixLength) === 0) return true;
    return false;
};

Swift:

前缀表统一减一

	func repeatedSubstringPattern(_ s: String) -> Bool {
        
        let sArr = Array(s)
        let len = s.count
        if len == 0 {
            return false
        }
        var next = Array.init(repeating: -1, count: len)
        
        getNext(&next,sArr)
        
        if next.last != -1 && len % (len - (next[len-1] + 1)) == 0{
            return true
        }

        return false
    }
    
    func getNext(_ next: inout [Int], _ str:[Character]) {
        
        var j = -1
        next[0] = j
        
        for i in 1 ..< str.count {
            
            while j >= 0 && str[j+1] != str[i] {
                j = next[j]
            }
            
            if str[i] == str[j+1] {
                j += 1
            }
            
            next[i] = j
        }
    }

前缀表统一不减一

	func repeatedSubstringPattern(_ s: String) -> Bool {
        
        let sArr = Array(s)
        let len = sArr.count
        if len == 0 {
            return false
        }
        
        var next = Array.init(repeating: 0, count: len)
        getNext(&next, sArr)
        
        if next[len-1] != 0 && len % (len - next[len-1]) == 0 {
            return true
        }
        
        return false
    }
    
    // 前缀表不减一
    func getNext(_ next: inout [Int], _ sArr:[Character]) {
        
        var j = 0
        next[0] = 0
        
        for  i  in 1 ..< sArr.count {
            
            while j > 0 && sArr[i] != sArr[j] {
                j = next[j-1]
            }
            
            if sArr[i] == sArr[j] {
                j += 1
            }
            
            next[i] = j
        }
    }

Rust:

前缀表统一不减一

impl Solution {
    pub fn get_next(next: &mut Vec<usize>, s: &Vec<char>) {
        let len = s.len();
        let mut j = 0;
        for i in 1..len {
            while j > 0 && s[i] != s[j] {
                j = next[j - 1];
            }
            if s[i] == s[j] {
                j += 1;
            }
            next[i] = j;
        }
    }

    pub fn repeated_substring_pattern(s: String) -> bool {
        let s = s.chars().collect::<Vec<char>>();
        let len = s.len();
        if len == 0 { return false; };
        let mut next = vec![0; len];
        Self::get_next(&mut next, &s);
        if next[len - 1] != 0 && len % (len - (next[len - 1] )) == 0 { return true; }
        return false;
    }
}

前缀表统一减一

impl Solution {
    pub fn get_next(next_len: usize, s: &Vec<char>) -> Vec<i32> {
        let mut next = vec![-1; next_len];
        let mut j = -1;
        for i in 1..s.len() {
            while j >= 0 && s[i] != s[(j + 1) as usize] {
                j = next[j as usize];
            }
            if s[i] == s[(j + 1) as usize] {
                j += 1;
            }
            next[i] = j;
        }
        next
    }
    pub fn repeated_substring_pattern(s: String) -> bool {
        let s_chars = s.chars().collect::<Vec<char>>();
        let next = Self::get_next(s_chars.len(), &s_chars);
        if next[s_chars.len() - 1] >= 0
            && s_chars.len() % (s_chars.len() - (next[s_chars.len() - 1] + 1) as usize) == 0
        {
            return true;
        }
        false
    }
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/658215.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

计算机网络面试

计算机网络面试 OSI七层模型 七层网络体系结构各层的主要功能: 应用层:为应用程序提供交互服务。在互联网中的应用层协议很多,如域名系统DNS,支持万维网应用的HTTP协议,支持电子邮件的SMTP协议等。表示层:主要负责数据格式的转换,如加密解密、转换翻译、压缩解压缩等。…

Navicat如何连接MySQL

市面上有很多数据库连接工具&#xff0c;比如Navicat、SQLYog、WorkBench等&#xff0c;用的比较多的&#xff0c;比较好用的&#xff0c;还是Navicat。现在我们就来说说Navicat如何连接Mysql,此文仅适用于小白&#xff0c;大神可略过。 1.打开Navicat,点击左上角的【连接】按钮…

(十)异步-什么是异步(1)

一、什么是异步 启动程序时&#xff0c;系统会在内存中创建一个新的进程。 进程&#xff1a; 构成运行程序的资源的集合。这些资源包括虚地址空间、文件句柄和程序运行所需的其他许多东西。 在进程内部&#xff0c;系统创建了一个称为线程的内核对象&#xff0c;它代表了真正…

chatgpt赋能python:Python迭代循环详解:从基础到高级

Python迭代循环详解&#xff1a;从基础到高级 在Python中&#xff0c;迭代循环是一种非常重要的编程概念。它能够让我们在程序运行过程中多次访问一个数据集或序列&#xff0c;并且以各种方式对其进行操作。在本文中&#xff0c;我们将深入探讨Python中的迭代循环&#xff0c;…

RFID课程要点总结_1 Introduction

1. Introduction Comparison of different automatic identification technologies 首先明确一下比较对象。human identification&#xff08;cost too high&#xff09;是人力识别就不用说了。 fingerprint identification: stability 稳定&#xff0c;精确度高&#xff1…

GAN:生成对抗网络的突破与应用

第一章&#xff1a;引言 在当今信息时代&#xff0c;人工智能技术的发展如日中天。其中&#xff0c;生成对抗网络&#xff08;GAN&#xff09;作为一种强大的生成模型&#xff0c;引起了广泛的关注和研究。GAN通过两个相互对抗的神经网络&#xff0c;即生成器和判别器&#xf…

【深入浅出Nacos原理及调优】「实战开发专题」采用Docker容器进行部署和搭建Nacos服务以及“坑点”

采用Docker容器进行部署和搭建Nacos服务以及“坑点” Docker容器部署Nacos服务安装Docker下载Nacos镜像docker-compose up部署Derby 单机版部署MySQL 单机版部署修改standalone-mysql.yaml MySQL 集群模式部署 初始化nacos数据库Nacos服务的MySQL版本数据库脚本脚本内容 手动创…

chatgpt赋能python:Python遍历4层的最佳实践

Python遍历4层的最佳实践 如果您对搜索引擎优化&#xff08;SEO&#xff09;和网络爬虫有所了解&#xff0c;那么您可能会知道遍历多层链接的重要性。在这篇文章中&#xff0c;我将介绍如何使用Python编写一个简单而有效的爬虫程序&#xff0c;以遍历4层链接。我会使用标准的P…

AU 简单混音模板,用于AI换声,简单记录

玩AI换声&#xff0c;记录一下快速入门学到的混音经验 混音成品&#xff1a;【AI绫华/RVC2.0】星之所在 https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y1K7P9 人声轨效果器 多频段压缩器 主要用来控制高频的刺刺声 回声 主要用来使声音更加饱满 自适应降噪 减少毛毛躁躁的噪音&…

chatgpt赋能python:如何在Python中选取列表的某一个元素

如何在Python中选取列表的某一个元素 在Python编程中&#xff0c;经常需要从一个包含多个元素的列表中选取特定的元素&#xff0c;以进行下一步的操作或处理。本文将介绍如何通过索引和切片的方式来选取Python列表中的元素。 什么是Python列表 在Python中&#xff0c;列表&a…

chatgpt赋能python:Python怎么遍历ASCII表?

Python怎么遍历ASCII表&#xff1f; 什么是ASCII表&#xff1f; ASCII表&#xff0c;即美国信息交换标准代码&#xff0c;是最早广泛用于计算机中字符编码的标准之一。它包含128个字符&#xff0c;其中包括大写字母、小写字母、数字、标点符号以及其他特殊字符&#xff0c;如…

机器视觉初步5:图像预处理相关技术与原理简介

在机器视觉领域中&#xff0c;图像预处理是一项非常重要的技术。它是指在对图像进行进一步处理之前&#xff0c;对原始图像进行一系列的操作&#xff0c;以提高图像质量、减少噪声、增强图像特征等目的。本文将介绍一些常用的图像预处理技术&#xff0c;并通过配图说明&#xf…

PHP 课后习题解析与笔记——流程控制语句习题

文章目录 &#x1f4cb;前言&#x1f3af;题目一&#x1f3af;题目二&#x1f3af;知识点回顾&#x1f9e9;if...else&#x1f9e9;switch&#x1f9e9;while&#x1f9e9;do...while&#x1f9e9;for&#x1f9e9;foreach &#x1f4dd;最后 &#x1f4cb;前言 这篇文章记录一…

chatgpt赋能python:Python如何遍历文件中的数据

Python如何遍历文件中的数据 Python是一种优秀的编程语言&#xff0c;它在数据处理和文件操作方面非常强大。在本篇文章中&#xff0c;我们将讨论如何使用Python遍历文件中的数据。 什么是遍历文件? 在Python中&#xff0c;遍历文件意味着访问文件中的每一行&#xff0c;并…

油气成因现代模式

根据有机质的性质变化和油气生成沉积有机质的成烃演化可划分为三个阶段&#xff1a;成岩作用阶段、深成作用阶段和准变质作用阶段&#xff1b;相应地又按有机质的成熟程度将有机质成烃演化划分为未成熟阶段、成熟阶段和过成熟阶段&#xff0c;镜质体反射率Ro与有机质的成烃作用…

chatgpt赋能python:Python数据分析入门指南

Python数据分析入门指南 Python已成为数据科学和分析中使用最广泛的编程语言之一。在本指南中&#xff0c;我们将介绍如何使用Python进行数据分析并让您快速上手。 数据分析的基础知识 在开始学习Python进行数据分析之前&#xff0c;您需要了解一些基本的数据分析概念&#…

chatgpt赋能python:Python怎么选取不连续的列

Python怎么选取不连续的列 Python是一种流行的编程语言&#xff0c;可供人们进行多种不同的操作&#xff0c;如编写各种应用程序、数据分析、机器学习和Web开发等。对于Python编程人员来说&#xff0c;选取不连续的列是一项常见任务。在本文中&#xff0c;我们将探讨如何使用P…

chatgpt赋能python:Python怎么退出程序:让你轻松掌握退出Python程序的方法

Python怎么退出程序&#xff1a;让你轻松掌握退出Python程序的方法 Python是一种功能强大、易于学习且具有广泛应用的编程语言。在Python开发中&#xff0c;经常需要退出程序&#xff0c;以便在不需要时释放内存和其他资源。那么&#xff0c;Python怎么退出程序&#xff1f;本…

H.264帧结构和RTSP协议源码框架

目录 1、H264编码原理和基本概念 1.1、h.264编码原理 1.2、h.264编码相关的一些概念 2、H264的NAL单元详解 2.1、VCL和NAL的关系 2.2、H.264视频流分析工具 2.3、h264视频流总体分析 2.4、相关概念 3、H264的NAL单元---sps和pps 3.1、sps和pps详解 3.2、H264的profil…

HELLO算法笔记之散列表(哈希)

一、哈希表 建立键 key 与值 value 之间的映射&#xff0c;实现高效的元素查询。输入一个key&#xff0c;以O&#xff08;1&#xff09;获取对应的value 遍历&#xff1a; # 遍历哈希表 # 遍历键值对 key->value for key, value in mapp.items():print(key, "->&q…