LeetCode 245. 最短单词距离 III

本文详细介绍了LeetCode245题目的解题思路和解决方案,给出了Java代码实现,重点讲解了如何找到两个给定单词在字符串数组中的最短距离。无论是单词相同还是不同,都提供了相应的处理策略,时间复杂度分析以及代码优化。适合准备面试和提升算法能力的读者阅读。

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LeetCode 245. 最短单词距离 III

题目描述

;给定一个字符串数组 wordsDict 和两个字符串 word1 和 word2 ,返回列表中这两个单词之间的最短距离。
注意:word1 和 word2 是有可能相同的,并且它们将分别表示为列表中 两个独立的单词 。
&emsp&emsp示例 1:
&emsp&emsp输入:wordsDict = [“practice”, “makes”, “perfect”, “coding”, “makes”], word1 = “makes”, word2 = “coding”
&emsp&emsp输出:1

LeetCode 245. 最短单词距离 III
提示:

1 <= wordsDict.length <= 105
1 <= wordsDict[i].length <= 10
wordsDict[i] 由小写英文字母组成
word1 和 word2 都在 wordsDict 中

一、解题关键词


二、解题报告

1.思路分析

2.时间复杂度

3.代码示例

class Solution {
    public int shortestWordDistance(String[] wordsDict, String word1, String word2) {
        int len = wordsDict.length;
        int ans = len;
        if(word1.equals(word2)){
            int prev = -1;
            for(int i = 0; i < len;++i ){
                String word = wordsDict[i];
                if(word.equals(word1)){
                    if(prev >= 0){
                        ans = Math.min(ans,i - prev);
                    }
                     prev = i;
                }
            }
        }else{
            int index1 = -1,index2 = -1;
            for(int i = 0;i < len;i++){
                String word = wordsDict[i];
                if(word.equals(word1))index1 = i;
                else if(word.equals(word2)) index2 = i;
                if(index1 >= 0 && index2 >= 0) ans = Math.min(ans,Math.abs(index1 - index2));
            }
        }
        return ans;
    }
}

2.知识点



总结

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在MATLAB中对数据进行多项式内插并绘制曲线图是数学建模和数据可视化的重要环节。《MATLAB曲线拟合与数据内插技术详解》将为你提供深入的技术解析和实战指导。 参考资源链接:[MATLAB曲线拟合与数据内插技术详解](https://wenku.csdn.net/doc/7rinsov8av?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,你需要确保你的数据是散点形式,且已经导入MATLAB中。然后,使用MATLAB的interp1函数进行一维多项式内插。interp1函数能够根据一组已知的散点数据,估算出这些数据点之间的未知值。 假设你有一组一维散点数据x和y,你可以通过以下代码进行二次多项式内插: ```matlab x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 已知的散点数据 y = [1, 4, 9, 16, 25]; % 已知的散点数据对应的函数值 % 使用interp1进行二次多项式内插 xx = linspace(min(x), max(x), 100); % 生成一个更密集的x轴数据点数组 yy = interp1(x, y, xx, 'poly', 2); % 'poly', 2指定二次多项式内插 % 绘制原始散点和内插后的平滑曲线 plot(x, y, 'o', xx, yy); % 使用'o'标记原始数据点 title('多项式内插曲线图'); xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); ``` 上述代码首先定义了原始散点数据x和y,然后使用interp1函数进行二次多项式内插,其中'poly', 2指定了多项式的阶数。后,使用plot函数绘制出了原始散点以及通过内插得到的平滑曲线。 通过以上步骤,你可以在MATLAB中对散点数据进行多项式内插,并绘制出平滑的曲线图。为了进一步深入理解内插技术和曲线拟合,建议详细阅读《MATLAB曲线拟合与数据内插技术详解》,该资源不仅涵盖了基础概念,还包括高级技巧和案例研究,帮助你在数值分析和工程计算中达到新的高度。 参考资源链接:[MATLAB曲线拟合与数据内插技术详解](https://wenku.csdn.net/doc/7rinsov8av?spm=1055.2569.3001.10343)
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