字符串匹配的问题，涉及到连续子串的唯一性判断

### 字符串匹配中连续子串唯一性判断 在字符串匹配过程中，为了确保连续子串的独特性和唯一性，通常采用哈希函数来加速检测过程。具体来说，在遍历目标字符串的同时计算各个长度的子串对应的哈希值，并记录这些哈希值及其首次出现的位置。 如果遇到重复的哈希值，则进一步对比实际子串内容确认是否真正重复。这种方法能够有效减少不必要的字符逐一比较次数，提高效率[^2]。 对于更复杂的场景，还可以引入滚动哈希技术（Rolling Hash）。该方法允许快速更新当前窗口内子串的新哈希值而不需要重新计算整个子串的哈希值，从而大大提高了处理大规模数据的能力。以下是Python实现的一个简单例子： ```python def find_unique_substrings(s, length): seen_hashes = {} current_hash = hash(s[:length]) for i in range(len(s)-length+1): if i != 0: # Update the rolling hash value here instead of recalculating it from scratch. removed_char = ord(s[i-1]) added_char = ord(s[i+length-1]) # This is a simplified representation and may need adjustment based on actual implementation details. current_hash -= removed_char * pow(256, length - 1) current_hash *= 256 current_hash += added_char if current_hash not in seen_hashes: seen_hashes[current_hash] = (i, s[i:i+length]) elif seen_hashes[current_hash][1] == s[i:i+length]: print(f"Duplicate substring found at index {seen_hashes[current_hash][0]} and {i}: '{s[i:i+length]}'") return "Finished checking all substrings." print(find_unique_substrings("abcabc", 3)) ``` 此代码片段展示了如何使用滚动哈希查找指定长度下的重复子串实例。需要注意的是，这里使用的`hash()`函数仅作为概念展示用途，在真实应用场景中建议选用更加健壮可靠的哈希算法以防止冲突。