LeetCode【0014】最长公共前缀
1 中文题目
编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。如果不存在公共前缀,返回空字符串 “”。
示例 :
输入:strs = ["flower","flow","flight"]
输出:"fl"
输入:strs = ["dog","racecar","car"]
输出:""
解释:输入不存在公共前缀。
提示:
- 1 ≤ s t r s . l e n g t h ≤ 200 1 \leq strs.length \leq 200 1≤strs.length≤200
- 0 ≤ s t r s [ i ] . l e n g t h ≤ 200 0 \leq strs[i].length \leq 200 0≤strs[i].length≤200
- s t r s [ i ] strs[i] strs[i] 仅由小写英文字母组成
2 求解思路
2.1 基础解法:排序法
思路
先对字符串数组进行字典序排序,然后只需要比较首尾两个字符串的公共前缀即可。因为字典序排序后,第一个和最后一个字符串的差异最大,它们的公共前缀一定是整个数组的公共前缀。
# 原始数组:["flower", "flow", "flight", "flake"]
sorted_strs = sorted(strs)
# 排序后:["flake", "flight", "flow", "flower"]
# 获取首尾字符串
first = "flake"
last = "flower"
Python代码
class Solution:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
"""
使用排序法查找字符串数组中的最长公共前缀
思路:
1. 对字符串数组进行字典序排序
2. 只需比较首尾两个字符串
3. 找出它们的公共前缀即为结果
参数:
strs: 字符串数组,如 ["flower","flow","flight"]
返回:
最长公共前缀字符串,如 "fl"
"""
# 处理特殊情况
if not strs:
return ""
if len(strs) == 1:
return strs[0]
# 对字符串数组进行字典序排序
# 排序后,第一个和最后一个字符串的差异最大
sorted_strs = sorted(strs)
# 获取首尾字符串
first = sorted_strs[0]
last = sorted_strs[-1]
# 获取首尾字符串的最短长度
min_length = min(len(first), len(last))
# 查找公共前缀
result = []
for i in range(min_length):
# 如果字符不同,直接返回当前累积的前缀
if first[i] != last[i]:
break
result.append(first[i])
# 返回找到的最长公共前缀
return ''.join(result)
时空复杂度分析
- 时间复杂度分析:O(nlogn + m)
- 排序:O(nlogn),n为字符串数量
- 比较:O(m),m为最短字符串长度
- 空间复杂度分析:O(n + m)
- 排序空间:O(n)
- 结果空间:O(m)
2.2 优化解法:滑动窗口法
思路
从第一个字符开始,逐步扩展窗口大小,每次检查所有字符串在当前位置是否具有相同的字符。一旦发现不同字符,立即停止扩展并返回当前的公共前缀。
python代码
class Solution:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
"""
滑动窗口法:使用逐步扩展窗口的方式
"""
# 处理特殊情况
if not strs:
return ""
# 初始化窗口大小为1
prefix = ""
min_length = min(len(s) for s in strs)
# 逐步扩展窗口
for i in range(min_length):
current_char = strs[0][i]
# 检查所有字符串在当前位置的字符是否相同
if all(s[i] == current_char for s in strs):
prefix += current_char
else:
break
return prefix
时空复杂度分析
- 时间复杂度分析:
- 最好情况:O(n),n为最短字符串长度
- 最坏情况:O(S),S为所有字符的总和
- 平均情况:O(n×m),m为字符串个数
- 空间复杂度分析:O(1)
2.3 最优解法:基于python内置函数的横向扫描法
思路
使用zip函数将所有字符串按位置压缩,然后逐位比较每个位置上的字符是否相同。当发现不同字符时,即可确定最长公共前缀的长度。
详细步骤解析:
- zip函数的工作原理:
- zip(*strs)将所有字符串解包,按位置将字符组合成元组
例如:["abc", "abd", "abf"] 转换为:
('a','a','a') # 第一位
('b','b','b') # 第二位
('c','d','f') # 第三位
- enumerate的使用:
- 提供当前处理的位置索引,同时获取当前位置的字符元组。i表示位置,chars表示该位置的所有字符
- set去重判断:
- set(chars)将字符元组转为集合,相同字符的集合长度为1,不同字符的集合长度大于1
- 结果处理:
- 发现不同时返回前i个字符,全部相同时返回最短字符串
示例
# 输入:strs = ["flower","flow","flight"]
# zip(*strs) 生成:
# 第1轮:('f','f','f') # set长度为1,继续
# 第2轮:('l','l','l') # set长度为1,继续
# 第3轮:('o','o','i') # set长度为2,返回"fl"
python代码
class Solution:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
"""
使用zip函数实现
参数:
strs: 字符串数组
返回:
最长公共前缀字符串
"""
# 处理特殊情况
if not strs:
return ""
# 使用zip函数将所有字符串按位置打包
for i, chars in enumerate(zip(*strs)):
# 检查当前位置的所有字符是否相同
if len(set(chars)) != 1:
# 不相同时返回之前的前缀
return strs[0][:i]
# 所有字符都相同,返回最短字符串
return min(strs, key=len)
时空复杂度分析
- 时间复杂度分析:O(S):S是所有字符串的字符数总和
- zip操作需要遍历所有字符
- set操作为O(1)
- min操作为O(n),n为字符串个数
- 空间复杂度分析:O(1)
3 题目总结
题目难度:简单
数据结构:字符串数组
应用算法:python内置函数
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_32882309/article/details/143712545
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