Question d’Entretien : Sous-chaîne avec Concatenation de Tous les Mots en Python

Introduction

Dans le cadre des entretiens techniques, résoudre des problèmes algorithmiques est primordial pour démontrer vos compétences en programmation et en logique. Un problème classique qui peut être posé est celui de la « Sous-chaîne avec Concaténation de Tous les Mots ». Ce problème exige une pensée analytique et une compréhension approfondie des méthodes de manipulation de chaînes en Python.

L’objectif de cet article est de fournir une compréhension claire et détaillée de ce problème, ainsi que de proposer une approche efficace pour le résoudre, en utilisant le langage Python. Nous allons d’abord explorer le problème, ensuite analyser plusieurs méthodes possibles, avant de nous concentrer sur une solution optimisée.

Compréhension du Problème

Explication détaillée du problème

Le problème peut être énoncé formellement comme suit: Étant donné une chaîne principale s et une liste de mots words, chaque mot ayant la même longueur, trouvez les indices de départ de toutes les sous-chaînes dans s qui sont une concaténation de chaque mot exactement une fois, sans répétition et dans n’importe quel ordre.

Exemple d’input et output:
– Input: s = "barfoothefoobarman", words = ["foo", "bar"]
– Output: [0, 9]

Ici, les sous-chaînes « barfoo » (à partir de l’index 0) et « foobar » (à partir de l’index 9) sont des concaténations valides de « foo » et « bar ».

Contrainte principale: Toutes les combinaisons de mots doivent être des sous-chaînes continues de s.

Analyse des Approches possibles

Approche naïve

L’approche la plus simple consiste à examiner toutes les permutations possibles des mots et à vérifier si ces permutations apparaissent sous forme de sous-chaînes dans s.

• Description:
• Générer toutes les permutations possibles des mots words.
• Pour chaque permutation, vérifier si elle est une sous-chaîne de s.
• Désavantages:
• La complexité temporelle est exponentielle en raison du fait que vous générez toutes les permutations possibles.
• Cette méthode devient inefficace et impensable pour les grandes entrées.

Approche optimisée

Une méthode plus efficace consiste à utiliser une technique appelée « fenêtre glissante » (sliding window). Cette approche vous permet de parcourir la chaîne principale s avec une fenêtre de longueur fixe, correspondant à la longueur totale de toutes les concaténations possibles.

• Introduction:
• Utiliser une fenêtre pour parcourir la chaîne s tout en vérifiant les conditions de concaténation pour chaque segment de la taille correcte.
• Profiter d’un dictionnaire pour compter les occurrences des mots dans words, et vérifier contre ces comptes lors du parcours de la fenêtre dans s.
• Complexité temporelle:
• L’approche offre une complexité de O(n * m) où n est la longueur de la chaîne s, et m est la longueur totale de tous les mots dans words. Cela représente une amélioration significative par rapport à l’approche naïve.

Implémentation en Python

Configuration du problème

Avant de plonger dans la mise en œuvre de l’approche sliding window, définissons d’abord les paramètres d’entrée pour clarifier les cas particuliers :

• Chaîne principale s et liste de mots words.
• Gestion des cas spéciaux comme les chaînes ou listes de mots vides.

Implémentation de l’approche sliding window

Étapes de l’algorithme:

1. Initialisez des structures de données comme des dictionnaires pour contenir le compte des mots.
2. Parcourir s en maintenant une fenêtre de la taille de la concaténation possible.
3. Vérifiez pour chaque segment de s contenant tous les mots exactement une fois.

def find_substring_indices(s, words):
    if not s or not words or not words[0]:
        return []

    word_length = len(words[0])
    total_length = word_length * len(words)
    word_count = {}

    # Compte la fréquence de chaque mot dans words
    for word in words:
        word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1

    indices = []

    for i in range(len(s) - total_length + 1):
        seen_words = {}
        for j in range(0, len(words)):
            start_index = i + j * word_length
            word = s[start_index:start_index + word_length]

            if word in word_count:
                seen_words[word] = seen_words.get(word, 0) + 1

                # Vérifie si le mot apparaît trop de fois
                if seen_words[word] > word_count[word]:
                    break
            else:
                break
        else:
            # Ajouter l'index initial de cette sous-chaîne valide
            indices.append(i)

    return indices

# Exemple d'appel de fonction
s = "barfoothefoobarman"
words = ["foo", "bar"]
print(find_substring_indices(s, words))  # Output: [0, 9]

Ce code décrit comment utiliser une fenêtre pour parcourir la chaîne s, tout en vérifiant si chaque segment comprend une concaténation valide des mots.

Test et Validation

Scénarios de test

Pour garantir que notre solution est robuste et efficace, nous devons tester plusieurs scénarios de cas:

• Cas de base: Chaîne simple et mots avec un résultat attendu connu.
• Cas limites: Chaînes très longues et différentes tailles de listes de mots.
• Cas particuliers: Répétitions de mots et mots non présents dans la chaîne s.

def test_cases():
    assert find_substring_indices("barfoothefoobarman", ["foo", "bar"]) == [0, 9]
    assert find_substring_indices("wordgoodgoodgoodbestword", ["word","good","best","word"]) == []
    assert find_substring_indices("lingmindraboofooowingdingbarrwingmonkeypoundcake", ["fooo","barr","wing","ding","wing"]) == [13]
    assert find_substring_indices("", ["cat", "dog"]) == []
    assert find_substring_indices("barfoothefoobarman", []) == []
    print("Tous les tests passent.")

test_cases()

Ces tests couvrent différents cas, assurant que le code est capable de gérer une variété de conditions introduites par l’utilisateur.

Optimisations et Améliorations

Optimisation de la performance

Pour réduire la consommation de mémoire et maximiser la vitesse d’exécution, il est important de:
– Réutiliser les variables temporaires au lieu d’en déclarer de nouvelles.
– Privilégier l’utilisation des structures de données internes de Python comme les dictionnaires et sets qui ont une complexité d’accès moyenne de O(1).

Améliorations possibles

Des améliorations supplémentaires peuvent inclure:
– Gérer les caractères spéciaux et la sensibilité à la casse en normalisant d’abord les chaînes.
– Utiliser des bibliothèques Python comme collections.Counter pour un comptage efficient des mots.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré les défis liés au problème de « Sous-chaîne avec Concaténation de Tous les Mots », une question potentiellement posée lors des entretiens techniques. La résolution comprend la compréhension du problème, l’élaboration de différentes approches, en soulignant une méthode optimisée à travers un algorithme de fenêtre glissante.

Bien maîtriser ces concepts peut grandement améliorer vos perspectives d’entretien. Cette approche et la pratique continue vous permettent non seulement de réussir ces tests techniques, mais aussi de les appliquer dans des projets pratiques.

Ressources supplémentaires

• LeetCode – Concatenation of All Words
• Cracking the Coding Interview – Chapter on String Manipulation
• Python for Algorithmic Trade: An Intro to Data Structures in Python