字符串算法进阶总结 | 滑动窗口、回文与匹配引言字符串算法是面试中的重要主题。本文总结字符串算法中的核心技巧包括滑动窗口、回文检测和字符串匹配。滑动窗口滑动窗口是处理子串问题的有效方法。核心思想是维护一个可变大小的窗口通过移动左右指针来扩展或收缩窗口。典型问题无重复字符的最长子串使用哈希表记录字符位置最小覆盖子串同时维护两个计数表字母异位词固定窗口大小的滑动窗口模板def slidingWindow(s, t): window {} need Counter(t) left, right 0, 0 valid 0 while right len(s): c s[right] right 1 # 更新窗口 while valid len(need): # 更新结果 d s[left] left 1 # 收缩窗口回文检测中心扩展法def expandAroundCenter(s, left, right): while left 0 and right len(s) and s[left] s[right]: left - 1 right 1 return s[left 1:right]动态规划dp[i][j] True if s[i] s[j] and (j - i 3 or dp[i1][j-1])字符串匹配KMP 算法KMP 算法通过预处理模式串构建最长前缀后缀数组 LPS避免重复匹配。动态规划正则表达式和通配符匹配使用动态规划通过状态转移方程求解。常见技巧哈希表统计使用 Counter 或字典统计字符出现次数。双指针两端向中间移动或同向移动。预处理排序、统计、构建辅助数据结构。面试常见问题如何处理字符集很大的情况使用字符映射或 Unicode 编码。如何优化空间复杂度使用数组代替哈希表。如何处理边界情况空字符串、单个字符、全相同字符。总结字符串算法需要掌握滑动窗口、回文检测和字符串匹配的核心技巧。多练习典型问题可以提高解决字符串相关问题的能力。
