【LeetCode】14. 最长公共前缀

14. 最长公共前缀

难度:简单

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 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:

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

个人题解

思路:

  1. 将字符数组中第一个字符串拿出来,将第 i 个字符逐个与后面各个字符串的第 i 个字符对比。
  2. 如果都相等,则第 i 位可拼接上公共前缀;如果不等,则第 i 位开始即无公共前缀
  3. 考虑越界情况,当后面字符串长度不够第 i 位,则第 i 位之前的即公共前缀
class Solution {
    public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        int commonSize = strs[0].length();
        for (int i = 0; i < commonSize; i++) {
            for (int j = 1; j < strs.length; j++) {
                if (i == strs[j].length() || strs[0].charAt(i) != strs[j].charAt(i)) {
                    commonSize = i;
                    break;
                }
            }
        }
        return strs[0].substring(0, commonSize);
    }
}

官方题解

方法一:横向扫描

用 LCP(S1 … Sn) 扫描字符串 S1…Sn 的最长公共前缀。

可以得到结论:LCP(S1 … Sn) = LCP(LCP(LCP(S1, S2), S3),…Sn)

基于该结论,可以得到一种查找字符串数组中的最长公共前缀的简单方法。依次遍历字符串数组中的每个字符串,对于每个遍历到的字符串,更新最长公共前缀,当遍历完所有的字符串以后,即可得到字符串数组中的最长公共前缀。

如果在尚未遍历完所有的字符串时,最长公共前缀已经是空串,则最长公共前缀一定是空串,因此不需要继续遍历剩下的字符串,直接返回空串即可。

class Solution {
    public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        if (strs == null || strs.length == 0) {
            return "";
        }
        String prefix = strs[0];
        int count = strs.length;
        for (int i = 1; i < count; i++) {
            prefix = longestCommonPrefix(prefix, strs[i]);
            if (prefix.length() == 0) {
                break;
            }
        }
        return prefix;
    }

    public String longestCommonPrefix(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);
    }
}

复杂度分析

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)

方法二:纵向扫描

方法一是横向扫描,依次遍历每个字符串,更新最长公共前缀。另一种方法是纵向扫描。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。

class Solution {
    public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        if (strs == null || strs.length == 0) {
            return "";
        }
        int length = strs[0].length();
        int count = strs.length;
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            char c = strs[0].charAt(i);
            for (int j = 1; j < count; j++) {
                if (i == strs[j].length() || strs[j].charAt(i) != c) {
                    return strs[0].substring(0, i);
                }
            }
        }
        return strs[0];
    }
}

复杂度分析

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)

方法三:分治

注意到 LCP 满足结合律,有结论:LCP(S1…Sn) = LCP(LCP(S1…Sk),LCP(Sk+1…Sn))

其中 LCP(S1…Sn) 是字符串 S1…Sn 的最长公共前缀,1 < k < n

基于上述结论,可以使用分治法得到字符串数组中的最长公共前缀。对于问题 LCP(Si … Sj),可以分解为两个子问题 LCP(Si…Smid) 与 LCP(Smid + 1 … Sj)。对两个子问题分别求解,然后对两个子问题的解计算最长公共前缀,即为原问题的解。

class Solution {
    public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        if (strs == null || strs.length == 0) {
            return "";
        } else {
            return longestCommonPrefix(strs, 0, strs.length - 1);
        }
    }

    public String longestCommonPrefix(String[] strs, int start, int end) {
        if (start == end) {
            return strs[start];
        } else {
            int mid = (end - start) / 2 + start;
            String lcpLeft = longestCommonPrefix(strs, start, mid);
            String lcpRight = longestCommonPrefix(strs, mid + 1, end);
            return commonPrefix(lcpLeft, lcpRight);
        }
    }

    public String commonPrefix(String lcpLeft, String lcpRight) {
        int minLength = Math.min(lcpLeft.length(), lcpRight.length());       
        for (int i = 0; i < minLength; i++) {
            if (lcpLeft.charAt(i) != lcpRight.charAt(i)) {
                return lcpLeft.substring(0, i);
            }
        }
        return lcpLeft.substring(0, minLength);
    }
}

复杂度分析

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。

空间复杂度:O(mlogn)

方法四:二分查找

显然,最长公共前缀的长度不会超过字符串数组中的最短字符串的长度。用 minLength 表示字符串数组中的最短字符串的长度,则可以在 [0, minLength] 的范围内通过二分查找得到最长公共前缀的长度。每次取查找范围的中间值 mid,判断每个字符串的长度为 mid 的前缀是否相同,如果相同则最长公共前缀的长度一定大于或等于 mid ,如果不相同则最长公共前缀的长度一定小于 mid ,通过上述方式将查找范围缩小一半,直到得到最长公共前缀的长度。

class Solution {
    public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        if (strs == null || strs.length == 0) {
            return "";
        }
        int minLength = Integer.MAX_VALUE;
        for (String str : strs) {
            minLength = Math.min(minLength, str.length());
        }
        int low = 0, high = minLength;
        while (low < high) {
            int mid = (high - low + 1) / 2 + low;
            if (isCommonPrefix(strs, mid)) {
                low = mid;
            } else {
                high = mid - 1;
            }
        }
        return strs[0].substring(0, low);
    }

    public boolean isCommonPrefix(String[] strs, int length) {
        String str0 = strs[0].substring(0, length);
        int count = strs.length;
        for (int i = 1; i < count; i++) {
            String str = strs[i];
            for (int j = 0; j < length; j++) {
                if (str0.charAt(j) != str.charAt(j)) {
                    return false;
                }
            }
        }
        return true;
    }
}

复杂度分析

时间复杂度:O(mnlogn),其中 m 是字符串数组中的字符串最小长度,n 是字符串的数量。

空间复杂度:O(1)

作者:力扣官方题解
链接:https://leetcode.cn/problems/longest-common-prefix/solutions/288575/zui-chang-gong-gong-qian-zhui-by-leetcode-solution/
来源:力扣(LeetCode)
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