Day9 最长公共前缀

编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀

https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-prefix/

示例1:

输入:strs = ["flower","flow","flight"]
输出:"fl"

示例2:

输入:strs = ["dog","racecar","car"]
输出:""
解释:输入不存在公共前缀。

提示:

0 <= strs.length <= 200
0 <= strs[i].length <= 200
strs[i] 仅由小写英文字母组成

Java解法

思路:

  • 简单思路:两两取出公共串,做为新串与下个字符串比较,有公共继续知道比较完成,输出;若无则表示没有公共串

  • 犯二:这里做拆分求两个字符串的公共前缀做成了求公共子串

    public static String getCommon(String s1, String s2) {
            int i = 0;
            List list = new ArrayList<>();
            String result = "";
            while (i=temp.length()?result:temp;
                }
                i++;
            }
            String temp = "";
            for (Character character : list) {
                temp+=character;
            }
            result = result.length()>=temp.length()?result:temp;
            return result;
        }
    
package sj.shimmer.algorithm;

/**
 * Created by SJ on 2021/2/2.
 */

class D9 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(longestCommonPrefix(new String[]{"flower","flow","flight"}));
        System.out.println(longestCommonPrefix(new String[]{"dog","racecar","car"}));
        System.out.println(longestCommonPrefix(new String[]{"cir","car"}));
        System.out.println(longestCommonPrefix(new String[]{"flower","fkow"}));
    }
    public static String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        if (strs==null||strs.length==0) {
            return "";
        }
        String result = strs[0];
        for (int i = 1; i < strs.length; i++) {
            String common = getCommonPre(result, strs[i]);
            if (common!=null&&common!="") {
                result = common;
            }else {
                return "";
            }
        }
        return result;
    }

    public static String getCommonPre(String s1, String s2) {
        int i = 0;
        String result = "";
        while (i
image

官方解

  1. 横向扫描

    上方同样的思路,但官方的求公共前缀方法明显更好,计算位置再剪切,提高了大量效率

    public  String getCommonPre(String str1, String str2) {
    >        int length = Math.min(str1.length(), str2.length());
    >         int index = 0;
    >         while (index < length && str1.charAt(index) == str2.charAt(index)) {
    >             index++;
    >         }
    >         return str1.substring(0, index);
    >     }
    > ```
    >
    > ![image](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/3026588-9c01ffaa07511f4f.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
    
    • 时间复杂度: O(mn),其中 m是字符串数组中的字符串的平均长度,n是字符串的数量。最坏情况下,字符串数组中的每个字符串的每个字符都会被比较一次
    • 空间复杂度: O(1)。使用的额外空间复杂度为常数
  2. 纵向扫描

    纵向扫描时,从前往后遍历所有字符串的每一列,比较相同列上的字符是否相同,如果相同则继续对下一列进行比较,如果不相同则当前列不再属于公共前缀,当前列之前的部分为最长公共前缀。z

    • 时间复杂度: O(mn),其中 m是字符串数组中的字符串的平均长度,n是字符串的数量。最坏情况下,字符串数组中的每个字符串的每个字符都会被比较一次
    • 空间复杂度: O(1)。使用的额外空间复杂度为常数
  3. 分治

    分支算法中的将大问题拆分子问题,由子问题的结果最终得出大问题的结果

    在这里:

    • 多个字符串的公共串分解为,两两 得公共串,
    • 新的公共串列 又分解为,两两得公共串
    • 类似于对横向扫描的优化,横向的循环对比,这里可以快速对比(类似排序算法中归并排序,还可以多路归并)
    • 时间复杂度:O(mn),其中 m 是字符串数组中的字符串的平均长度,nn 是字符串的数量。
    • 空间复杂度:O(mlogn),其中 m 是字符串数组中的字符串的平均长度,nn 是字符串的数量。空间复杂度主要取决于递归调用的层数,层数最大为 log n,每层需要 m 的空间存储返回结果# Day9 最长公共前缀

编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀

https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-prefix/

示例1:

输入:strs = ["flower","flow","flight"]
输出:"fl"

示例2:

输入:strs = ["dog","racecar","car"]
输出:""
解释:输入不存在公共前缀。

提示:

0 <= strs.length <= 200
0 <= strs[i].length <= 200
strs[i] 仅由小写英文字母组成

Java解法

思路:

  • 简单思路:两两取出公共串,做为新串与下个字符串比较,有公共继续知道比较完成,输出;若无则表示没有公共串

  • 犯二:这里做拆分求两个字符串的公共前缀做成了求公共子串

    public static String getCommon(String s1, String s2) {
            int i = 0;
            List list = new ArrayList<>();
            String result = "";
            while (i=temp.length()?result:temp;
                }
                i++;
            }
            String temp = "";
            for (Character character : list) {
                temp+=character;
            }
            result = result.length()>=temp.length()?result:temp;
            return result;
        }
    
package sj.shimmer.algorithm;

/**
 * Created by SJ on 2021/2/2.
 */

class D9 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(longestCommonPrefix(new String[]{"flower","flow","flight"}));
        System.out.println(longestCommonPrefix(new String[]{"dog","racecar","car"}));
        System.out.println(longestCommonPrefix(new String[]{"cir","car"}));
        System.out.println(longestCommonPrefix(new String[]{"flower","fkow"}));
    }
    public static String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        if (strs==null||strs.length==0) {
            return "";
        }
        String result = strs[0];
        for (int i = 1; i < strs.length; i++) {
            String common = getCommonPre(result, strs[i]);
            if (common!=null&&common!="") {
                result = common;
            }else {
                return "";
            }
        }
        return result;
    }

    public static String getCommonPre(String s1, String s2) {
        int i = 0;
        String result = "";
        while (i

官方解

  1. 横向扫描

    上方同样的思路,但官方的求公共前缀方法明显更好,计算位置再剪切,提高了大量效率

    public  String getCommonPre(String str1, String str2) {
    >        int length = Math.min(str1.length(), str2.length());
    >         int index = 0;
    >         while (index < length && str1.charAt(index) == str2.charAt(index)) {
    >             index++;
    >         }
    >         return str1.substring(0, index);
    >     }
    > ```
    >
    > ![](http://sj_tick.gitee.io/sjarticle-image/img/LeetCode//D9-1.png)
    
    • 时间复杂度: O(mn),其中 m是字符串数组中的字符串的平均长度,n是字符串的数量。最坏情况下,字符串数组中的每个字符串的每个字符都会被比较一次
    • 空间复杂度: O(1)。使用的额外空间复杂度为常数
  2. 纵向扫描

    纵向扫描时,从前往后遍历所有字符串的每一列,比较相同列上的字符是否相同,如果相同则继续对下一列进行比较,如果不相同则当前列不再属于公共前缀,当前列之前的部分为最长公共前缀。z

    • 时间复杂度: O(mn),其中 m是字符串数组中的字符串的平均长度,n是字符串的数量。最坏情况下,字符串数组中的每个字符串的每个字符都会被比较一次
    • 空间复杂度: O(1)。使用的额外空间复杂度为常数
  3. 分治

    分支算法中的将大问题拆分子问题,由子问题的结果最终得出大问题的结果

    在这里:

    • 多个字符串的公共串分解为,两两 得公共串,
    • 新的公共串列 又分解为,两两得公共串
    • 类似于对横向扫描的优化,横向的循环对比,这里可以快速对比(类似排序算法中归并排序,还可以多路归并)
    • 时间复杂度:O(mn),其中 m 是字符串数组中的字符串的平均长度,nn 是字符串的数量。
    • 空间复杂度:O(mlogn),其中 m 是字符串数组中的字符串的平均长度,nn 是字符串的数量。空间复杂度主要取决于递归调用的层数,层数最大为 log n,每层需要 m 的空间存储返回结果

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