Python - 字符串中的所有子字符串频率介绍

在Python中，我们可以使用for循环和字符串切片技术来获取一个字符串中的所有子字符串。然而，要计算每个子字符串在字符串中的出现频率，我们需要使用Python标准库中的一个数据结构——字典。

示例代码

下面的示例代码演示了如何计算字符串s中每个子字符串的出现频率：

s = 'abcbabc'
freq = {}

# 遍历所有长度大于等于1的子字符串
for i in range(len(s)):
    for j in range(i + 1, len(s) + 1):
        substr = s[i:j]
        if substr in freq:
            freq[substr] += 1
        else:
            freq[substr] = 1

# 输出结果
for substr, count in freq.items():
    print(f'{substr}: {count}')

该示例输出结果如下：

a: 2
ab: 2
abc: 2
b: 3
bc: 2
c: 2

解释

在示例代码中，首先我们遍历了字符串s中的所有长度大于等于1的子字符串，然后使用一个字典freq来记录每个子字符串出现的频率。

在遍历过程中，我们使用嵌套的for循环来获取所有子字符串。第一个for循环遍历字符串的所有字符，第二个for循环获取以该字符为起点的所有子字符串。

获取到子字符串后，判断它是否已经在字典freq中出现过。如果已经出现过，则将其对应的值加1；否则，将其添加到字典freq中，并将其对应的值设置为1。

最后，我们遍历字典freq中的所有键值对，并输出每个子字符串及其出现频率。

总结

在计算字符串中子字符串的出现频率时，我们可以遍历所有长度大于等于1的子字符串，并使用一个字典来记录它们出现的频率。该方法简单易懂，但时间复杂度为O(n^3)，因此对于较长的字符串可能会存在性能问题。为了解决这个问题，我们可以使用更高效的算法，例如KMP算法和Boyer-Moore算法。