https://leetcode-cn.com/problems/repeated-string-match/description/
给定两个字符串 a 和 b，寻找重复叠加字符串 a 的最小次数，使得字符串 b 成为叠加后的字符串 a 的子串，如果不存在则返回 -1。
注意：字符串 "abc" 重复叠加 0 次是 ""，重复叠加 1 次是 "abc"，重复叠加 2 次是 "abcabc"。
示例 1：
输入：a = "abcd", b = "cdabcdab"
输出：3
解释：a 重复叠加三遍后为 "abcdabcdabcd", 此时 b 是其子串。
示例 2：
输入：a = "a", b = "aa"
输出：2
示例 3：
输入：a = "a", b = "a"
输出：1
示例 4：
输入：a = "abc", b = "wxyz"
输出：-1
提示：
1 <= a.length <= 104
1 <= b.length <= 104
a 和 b 由小写英文字母组成
- set
- 暂无
首先，一个容易发现的点是如果 b 中包含有 a 中没有的字符， 那么一定需要返回 - 1。因此使用集合存储 a 和 b 的所有字符，并比较 b 是否是 a 的子集，如果不是，则直接返回 - 1。
接着我们逐个尝试：
- 两个 a 是否可以？
- 三个 a 是否可以？
- 。。。
- n 个 a 是否可以？
如果可以，则直接返回 n 即可。关于是否可以的判断， 我们可以使用任何语言自带的 indexof 算法，Python 中 可以使用 b in a 判读 b 时候是 a 的子串。
代码:
cnt = 1
while True:
if b in a * cnt:
return cnt
cnt += 1
return -1上面的代码有 BUG，会在一些情况无限循环。比如：
a = "abcabcabcabc"
b = "abac"
因此我们必须设计出口，并返回 -1。问题的我们的上界是什么呢？
这里有个概念叫解空间。这是一个很重要的概念。 我举个简单的例子。 你要在一个数组 A 中找某一个数的索引，题目保证这个数字一定在数组中存在。那么这道题的解空间就是**[0, n -1]**，其中 n 为数组长度。你的解不可能在这个范围外。
回到本题，如果 a 经过 n 次可以匹配成功， 那么最终 a 的长度范围是 [len(b), 2 * len(a) + len(b)]，下界是 len(b) 容易理解， 关键是上界。
还是以上面的例子来说。
a = "abcabcabcabc"
b = "abac"
abac 如果可以在其中匹配到，一定是以下几种情况：
临界情况就是：
因此最终 a 的长度的临界值就是 2 * len(a) + len(b)。超过这个范围再多次的叠加也没有意义。
- 答案是有限的， 搞清楚解空间是关键
代码支持: Python
class Solution:
def repeatedStringMatch(self, a: str, b: str) -> int:
if not set(b).issubset(set(a)):
return -1
cnt = 1
while len(a * cnt) < 2 * len(a) + len(b):
if b in a * cnt:
return cnt
cnt += 1
return -1复杂度分析
- 时间复杂度：b in a 的时间复杂度为 M + N（取决于内部算法），因此总的时间复杂度为
$O((M + N) ^ 2)$ ，其中 M 和 N 为 a 和 b 的长度。 - 空间复杂度：由于使用了 set，因此空间复杂度为
$O(M +N)$ ，其中 M 和 N 为 a 和 b 的长度。
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