算法刷题-哈希表-查找常用字符
查找常用字符
- 1002. 查找常用字符
- 思路
-
- 其他语言版本
1002. 查找常用字符
力扣题目链接
给你一个字符串数组 words ，请你找出所有在 words 的每个字符串中都出现的共用字符（ 包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按 任意顺序 返回答案。
示例 1：
输入：words = [“bella”,“label”,“roller”]
输出：[“e”,“l”,“l”]
示例 2：
输入：words = [“cool”,“lock”,“cook”]
输出：[“c”,“o”]
提示：
1 <= words.length <= 100
1 <= words[i].length <= 100
words[i] 由小写英文字母组成
思路
这道题意一起就有点绕，不是那么容易懂，其实就是26个小写字符中有字符 在所有字符串里都出现的话，就输出，重复的也算。
例如：
输入：[“ll”,“ll”,“ll”]
输出：[“l”,“l”]
这道题目一眼看上去，就是用哈希法，“小写字符”，“出现频率”， 这些关键字都是为哈希法量身定做的啊
首先可以想到的是暴力解法，一个字符串一个字符串去搜，时间复杂度是 O ( n m ) O(n^m) O(nm)，n是字符串长度，m是有几个字符串。
可以看出这是指数级别的时间复杂度，非常高，而且代码实现也不容易，因为要统计 重复的字符，还要适当的替换或者去重。
了解了哈希法，理解了数组在哈希法中的应用之后，可以来看解题思路了。
整体思路就是统计出搜索字符串里26个字符的出现的频率，然后取每个字符频率最小值，最后转成输出格式就可以了。
如图：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-izLvrgYT-1686463484261)(https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/1002.查找常用字符.png)]
先统计第一个字符串所有字符出现的次数，代码如下：
int hash[26] = {0}; // 用来统计所有字符串里字符出现的最小频率
for (int i = 0; i < A[0].size(); i++) { // 用第一个字符串给hash初始化
hash[A[0][i] - 'a']++;
}
接下来，把其他字符串里字符的出现次数也统计出来一次放在hashOtherStr中。
然后hash 和 hashOtherStr 取最小值，这是本题关键所在，此时取最小值，就是 一个字符在所有字符串里出现的最小次数了。
代码如下：
int hashOtherStr[26] = {0}; // 统计除第一个字符串外字符的出现频率
for (int i = 1; i < A.size(); i++) {
memset(hashOtherStr, 0, 26 * sizeof(int));
for (int j = 0; j < A[i].size(); j++) {
hashOtherStr[A[i][j] - 'a']++;
}
// 这是关键所在
for (int k = 0; k < 26; k++) { // 更新hash，保证hash里统计26个字符在所有字符串里出现的最小次数
hash[k] = min(hash[k], hashOtherStr[k]);
}
}
此时hash里统计着字符在所有字符串里出现的最小次数，那么把hash转成题目要求的输出格式就可以了。
代码如下：
// 将hash统计的字符次数，转成输出形式
for (int i = 0; i < 26; i++) {
while (hash[i] != 0) { // 注意这里是while，多个重复的字符
string s(1, i + 'a'); // char -> string
result.push_back(s);
hash[i]--;
}
}
整体C++代码如下：
class Solution {
public:
vector commonChars(vector& A) {
vector result;
if (A.size() == 0) return result;
int hash[26] = {0}; // 用来统计所有字符串里字符出现的最小频率
for (int i = 0; i < A[0].size(); i++) { // 用第一个字符串给hash初始化
hash[A[0][i] - 'a']++;
}
int hashOtherStr[26] = {0}; // 统计除第一个字符串外字符的出现频率
for (int i = 1; i < A.size(); i++) {
memset(hashOtherStr, 0, 26 * sizeof(int));
for (int j = 0; j < A[i].size(); j++) {
hashOtherStr[A[i][j] - 'a']++;
}
// 更新hash，保证hash里统计26个字符在所有字符串里出现的最小次数
for (int k = 0; k < 26; k++) {
hash[k] = min(hash[k], hashOtherStr[k]);
}
}
// 将hash统计的字符次数，转成输出形式
for (int i = 0; i < 26; i++) {
while (hash[i] != 0) { // 注意这里是while，多个重复的字符
string s(1, i + 'a'); // char -> string
result.push_back(s);
hash[i]--;
}
}
return result;
}
};
其他语言版本
Java：
class Solution {
public List commonChars(String[] A) {
List result = new ArrayList<>();
if (A.length == 0) return result;
int[] hash= new int[26]; // 用来统计所有字符串里字符出现的最小频率
for (int i = 0; i < A[0].length(); i++) { // 用第一个字符串给hash初始化
hash[A[0].charAt(i)- 'a']++;
}
// 统计除第一个字符串外字符的出现频率
for (int i = 1; i < A.length; i++) {
int[] hashOtherStr= new int[26];
for (int j = 0; j < A[i].length(); j++) {
hashOtherStr[A[i].charAt(j)- 'a']++;
}
// 更新hash，保证hash里统计26个字符在所有字符串里出现的最小次数
for (int k = 0; k < 26; k++) {
hash[k] = Math.min(hash[k], hashOtherStr[k]);
}
}
// 将hash统计的字符次数，转成输出形式
for (int i = 0; i < 26; i++) {
while (hash[i] != 0) { // 注意这里是while，多个重复的字符
char c= (char) (i+'a');
result.add(String.valueOf(c));
hash[i]--;
}
}
return result;
}
}
Python
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) -> List[str]:
if not words: return []
result = []
hash = [0] * 26 # 用来统计所有字符串里字符出现的最小频率
for i, c in enumerate(words[0]): # 用第一个字符串给hash初始化
hash[ord(c) - ord('a')] += 1
# 统计除第一个字符串外字符的出现频率
for i in range(1, len(words)):
hashOtherStr = [0] * 26
for j in range(len(words[i])):
hashOtherStr[ord(words[i][j]) - ord('a')] += 1
# 更新hash，保证hash里统计26个字符在所有字符串里出现的最小次数
for k in range(26):
hash[k] = min(hash[k], hashOtherStr[k])
# 将hash统计的字符次数，转成输出形式
for i in range(26):
while hash[i] != 0: # 注意这里是while，多个重复的字符
result.extend(chr(i + ord('a')))
hash[i] -= 1
return result
Python 3 使用collections.Counter
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) -> List[str]:
tmp = collections.Counter(words[0])
l = []
for i in range(1,len(words)):
# 使用 & 取交集
tmp = tmp & collections.Counter(words[i])
# 剩下的就是每个单词都出现的字符（键），个数（值）
for j in tmp:
v = tmp[j]
while(v):
l.append(j)
v -= 1
return l
javaScript
var commonChars = function (words) {
let res = []
let size = 26
let firstHash = new Array(size).fill(0) // 初始化 hash 数组
let a = "a".charCodeAt()
let firstWord = words[0]
for (let i = 0; i < firstWord.length; i++) { // 第 0 个单词的统计
let idx = firstWord[i].charCodeAt()
firstHash[idx - a] += 1
}
let otherHash = new Array(size).fill(0) // 初始化 hash 数组
for (let i = 1; i < words.length; i++) { // 1-n 个单词统计
for (let j = 0; j < words[i].length; j++) {
let idx = words[i][j].charCodeAt()
otherHash[idx - a] += 1
}
for (let i = 0; i < size; i++) {
firstHash[i] = Math.min(firstHash[i], otherHash[i])
}
otherHash.fill(0)
}
for (let i = 0; i < size; i++) {
while (firstHash[i] > 0) {
res.push(String.fromCharCode(i + a))
firstHash[i]--
}
}
return res
};
TypeScript
console.time("test")
let str: string = ""
//设置一个用字母组成的map字典
let map = new Map<string, number>()
//给所有map设置初始值为0
let wordInitial: [string, number][] = words[0]
.split("")
.map((item) => [item, 0])
//如果有重复字母,就把重复字母的数量加1
for (let word of words[0]) {
map.set(word, map.has(word) ? map.get(word) + 1 : 1)
}
for (let i = 1; i < words.length; i++) {
const mapWord = new Map<string, number>(wordInitial)
for (let j = 0; j < words[i].length; j++) {
if (!map.has(words[i][j])) continue
//mapWord中的字母的个数不能高于当前map的个数,多于则不能添加
if (map.get(words[i][j]) > mapWord.get(words[i][j])) {
mapWord.set(
words[i][j],
mapWord.has(words[i][j]) ? mapWord!.get(words[i][j]) + 1 : 1
)
}
}
//每次重新初始化map
map = mapWord
}
for (let [key, value] of map) {
str += key.repeat(value)
}
console.timeEnd("test")
return str.split("")
GO
func commonChars(words []string) []string {
length:=len(words)
fre:=make([][]int,0)//统计每个字符串的词频
res:=make([]string,0)
//统计词频
for i:=0;ib{
return b
}
return a
}
Swift：
func commonChars(_ words: [String]) -> [String] {
var res = [String]()
if words.count < 1 {
return res
}
let aUnicodeScalarValue = "a".unicodeScalars.first!.value
let lettersMaxCount = 26
// 用于统计所有字符串每个字母出现的 最小 频率
var hash = Array(repeating: 0, count: lettersMaxCount)
// 统计第一个字符串每个字母出现的次数
for unicodeScalar in words.first!.unicodeScalars {
hash[Int(unicodeScalar.value - aUnicodeScalarValue)] += 1
}
// 统计除第一个字符串每个字母出现的次数
for idx in 1 ..< words.count {
var hashOtherStr = Array(repeating: 0, count: lettersMaxCount)
for unicodeScalar in words[idx].unicodeScalars {
hashOtherStr[Int(unicodeScalar.value - aUnicodeScalarValue)] += 1
}
// 更新hash,保证hash里统计的字母为出现的最小频率
for k in 0 ..< lettersMaxCount {
hash[k] = min(hash[k], hashOtherStr[k])
}
}
// 将hash统计的字符次数，转成输出形式
for i in 0 ..< lettersMaxCount {
while hash[i] != 0 { // 注意这里是while，多个重复的字符
let currentUnicodeScalarValue: UInt32 = UInt32(i) + aUnicodeScalarValue
let currentUnicodeScalar: UnicodeScalar = UnicodeScalar(currentUnicodeScalarValue)!
let outputStr = String(currentUnicodeScalar) // UnicodeScalar -> String
res.append(outputStr)
hash[i] -= 1
}
}
return res
}
C:
//若两个哈希表定义为char数组（每个单词的最大长度不会超过100，因此可以用char表示），可以提高时间和空间效率
void updateHashTable(int* hashTableOne, int* hashTableTwo) {
int i;
for(i = 0; i < 26; i++) {
hashTableOne[i] = hashTableOne[i] < hashTableTwo[i] ? hashTableOne[i] : hashTableTwo[i];
}
}
char ** commonChars(char ** words, int wordsSize, int* returnSize){
//用来统计所有字母出现的最小频率
int hashTable[26] = { 0 };
//初始化返回的char**数组以及返回数组长度
*returnSize = 0;
char** ret = (char**)malloc(sizeof(char*) * 100);
//如果输入数组长度为0，则返回NULL
if(!wordsSize)
return NULL;
int i;
//更新第一个单词的字母频率
for(i = 0; i < strlen(words[0]); i++)
hashTable[words[0][i] - 'a']++;
//更新从第二个单词开始的字母频率
for(i = 1; i < wordsSize; i++) {
//创建新的哈希表，记录新的单词的字母频率
int newHashTable[26] = { 0 };
int j;
for(j = 0; j < strlen(words[i]); j++) {
newHashTable[words[i][j] - 'a']++;
}
//更新原哈希表
updateHashTable(hashTable, newHashTable);
}
//将哈希表中的字符变为字符串放入ret中
for(i = 0; i < 26; i++) {
if(hashTable[i]) {
int j;
for(j = 0; j < hashTable[i]; j++) {
char* tempString = (char*)malloc(sizeof(char) * 2);
tempString[0] = i + 'a';
tempString[1] = '\0';
ret[(*returnSize)++] = tempString;
}
}
}
return ret;
}
Scala:
object Solution {
def commonChars(words: Array[String]): List[String] = {
// 声明返回结果的不可变List集合，因为res要重新赋值，所以声明为var
var res = List[String]()
var hash = new Array[Int](26) // 统计字符出现的最小频率
// 统计第一个字符串中字符出现的次数
for (i <- 0 until words(0).length) {
hash(words(0)(i) - 'a') += 1
}
// 统计其他字符串出现的频率
for (i <- 1 until words.length) {
// 统计其他字符出现的频率
var hashOtherStr = new Array[Int](26)
for (j <- 0 until words(i).length) {
hashOtherStr(words(i)(j) - 'a') += 1
}
// 更新hash，取26个字母最小出现的频率
for (k <- 0 until 26) {
hash(k) = math.min(hash(k), hashOtherStr(k))
}
}
// 根据hash的结果转换输出的形式
for (i <- 0 until 26) {
for (j <- 0 until hash(i)) {
res = res :+ (i + 'a').toChar.toString
}
}
res
}
}
Rust:
impl Solution {
pub fn common_chars(words: Vec<String>) -> Vec<String> {
if words.is_empty() {
return vec![];
}
let mut res = vec![];
let mut hash = vec![0; 26];
for i in words[0].bytes() {
hash[(i - b'a') as usize] += 1;
}
for i in words.iter().skip(1) {
let mut other_hash_str = vec![0; 26];
for j in i.bytes() {
other_hash_str[(j - b'a') as usize] += 1;
}
for k in 0..26 {
hash[k] = hash[k].min(other_hash_str[k]);
}
}
for (i, v) in hash.iter_mut().enumerate() {
while *v > 0 {
res.push(((i as u8 + b'a') as char).to_string());
*v -= 1;
}
}
res
}
}