【leetcode刷题笔记】Scramble String

Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.

Below is one possible representation of s1 = "great":

    great
   /    
  gr    eat
 /     /  
g   r  e   at
           / 
          a   t

To scramble the string, we may choose any non-leaf node and swap its two children.

For example, if we choose the node "gr" and swap its two children, it produces a scrambled string"rgeat".

    rgeat
   /    
  rg    eat
 /     /  
r   g  e   at
           / 
          a   t

We say that "rgeat" is a scrambled string of "great".

Similarly, if we continue to swap the children of nodes "eat" and "at", it produces a scrambled string"rgtae".

    rgtae
   /    
  rg    tae
 /     /  
r   g  ta  e
       / 
      t   a

We say that "rgtae" is a scrambled string of "great".

Given two strings s1 and s2 of the same length, determine if s2 is a scrambled string of s1.

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题解：

第一个想法比较naive，想把s1和s2都按照字典序排列，然后看是否相同。提交后就发现下面的例子就能够证明这个算法的错误：

s1 = "abcd"
s2 = "bdac"

第二个想法是递归，如下图所示：

对于任意长度相等的s1和s2，都可以分解成上图两种情况，通过把s1和s2分成两部分，那么有两种情况s1和s2是scramble的，一种是两部分对应scramble；一种是两部分交换后scramble。这样就有了我们的递归解法。

但是仅仅是这种递归一定会超时，必须进行优化，有一下几点可以优化的地方：

1. s1和s2长度必须相等；
2. 长度相等且都为0，返回true；
3. s1和s2完全相同返回true；
4. s1和s2所包含的字母种类个数必须相同，即s1和s2按照字典序排序后必须相同；

通过以上的优化，递归方法就不会超时了。

代码如下：

public class Solution {
    public boolean isScramble(String s1, String s2) {
        int m = s1.length();
        int n = s2.length();
        
        if(m != n)
            return false;
        
        if(m == 0 || s1.equals(s2))
            return true;
            
        char[] chars1 = s1.toCharArray();
        char[] chars2 = s2.toCharArray();
        Arrays.sort(chars1);
        Arrays.sort(chars2);
        for(int i = 0;i < m;i++)
            if(chars1[i] != chars2[i])
                return false;
        
        for(int i = 1;i < m;i++){
            String s1left = s1.substring(0,i);
            String s1right = s1.substring(i);
            String s2left = s2.substring(0, i);
            String s2right = s2.substring(i);
            
            if(isScramble(s1left, s2left) && isScramble(s1right, s2right))
                return true;
            s2left = s2.substring(0,n-i);
            s2right = s2.substring(n-i);
            if(isScramble(s1left, s2right) && isScramble(s1right, s2left))
                return true;
        }
        
        return false;
    }
}

上述方法耗时428ms。

第三个想法，动态规划。

递归之所以会超时，是因为做了许多重复的工作。用动态规划bottom-up的方法把这些重复的工作记录在表dp[][][]中，就可以省去重复计算的时间。

我们用dp[sublen][i][j]表示s1[i,i+sublen]和s2[j,j+sublen]是否是scramble的。那么有如下递推式：

dp[sublen][i][j] = (dp[k][i][j]&&dp[sublen-k][i+k][j+k]) || (dp[k][i][j+sublen-k] && dp[sublen-k][i+k][j]);

它对应了下图两种情况：

另外 dp[1][i][j] = s1.charAt(i) == s2.charAt(j); 

理解还算容易，写代码还是有难度的，一共四重循环：

第一重循环改变sublen的大小，从长度为2的子串一直增加至长度为n的串；

第二重循环改变i，即s1中游标的位置，从0~n-sublen;

第三重循环改变i，即s2中游标的位置，从0~n-sublen;

第四重循环枚举从i~i+sublen之间的每一中分割字符串的位置，考察这样分割是否能使得s1和s2对应的部分scramble得到，k从1~sublen-1；

代码如下：

public class Solution {
    public boolean isScramble(String s1, String s2) {
        if(s1.length() != s2.length())
            return false;
        
        if(s1.length() == 0 && s2.length() == 0)
            return true;
        
        int n = s1.length();
        boolean[][][] dp = new boolean[n+1][n+1][n+1];
        for(int i = 0;i < n;i++){
            for(int j = 0;j < n;j++)
                dp[1][i][j] = s1.charAt(i) == s2.charAt(j); 
        }
        
        for(int sublen = 2;sublen <= n;sublen++){ 
            for(int i = 0;i <= n-sublen;i++){
                for(int j = 0;j <= n-sublen;j++){
                    dp[sublen][i][j]= false; 
                    for(int k = 1;k<sublen && dp[sublen][i][j]== false ;k++)
                        dp[sublen][i][j] = (dp[k][i][j]&&dp[sublen-k][i+k][j+k]) || (dp[k][i][j+sublen-k] && dp[sublen-k][i+k][j]);  
                }
            }
        }
        return dp[n][0][0];
    }
}