[C++]LeetCode: 21 Longest Common Prefix

本文介绍了一个函数,用于在一组string中找到共有的最长前缀。通过以第一个string作为基准,同时移动迭代器,当遇到不匹配字符即停止,并返回此位置之前的子字符串。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings.

寻找一组string里的共有的最长前缀;

思路:以vector[0]存储的string为基准,每次同时移动迭代器,当出现不相等结束,返回此时的子字符串。

Attention:需要考虑没有一个匹配的情况,返回的条件运算符;对于循环结束的判断,不需要循环第一个字符串所有的字符。判断结束即可; !!注意变量pos的递增过程中,需要在判断条件中加限制,保证指针不越界。

算法复杂度:O(MN)

Error Code: (my_ori_code)

class Solution {
public:
    string longestCommonPrefix(vector<string> &strs) {
        //寻找一组string里的共有的最长前缀
        //思路:以vector[0]存储的string为基准,每次同时移动迭代器,当出现不相等结束,返回此时的子字符串。
        if(strs.size() == 0)
            return NULL;
        
        string ret = strs[0];
        bool tag = 0;
        
       for(int j = 0; j < strs[0].length(); j++)  //不需要这么做
        {
            for(int i = 0; i < strs.size(); i++)
            {
                if(strs[i][j] != strs[0][j])
                    {
                        tag = 1;
                        break;
                    }   
                
                //如果中间有不匹配的,返回j之前的字符串,字符个数为j个。    
                if(tag == 1)
                    return ret.substr(0, j);
            }
        }
        
        return ret;
    }
};

AC Code:

class Solution {
public:
    string longestCommonPrefix(vector<string> &strs) {
        //寻找一组string里的共有的最长前缀
        //思路:以vector[0]存储的string为基准,每次同时移动迭代器,当出现不相等结束,返回此时的子字符串。
        //Attention:需要考虑没有一个匹配的情况,返回的条件运算符;
        if(strs.size() == 0)
            return "";
        
        bool done = false;
        //pos置-1有好处。
        int pos = -1;   
        
        while(!done)
        {
            //超出strs的第一个字符串的长度,结束循环。不需要循环第一个字符串所有的字符。判断结束即可。
            if(++pos == strs[0].size()) break;
            //这样写含义更加清晰。保证代码的可读性好。
            char samec = strs[0][pos];
            for(int i = 1; i < strs.size(); i++)
            {
                //加句strs[i].size()<=pos更加安全,保证不越界
                if(strs[i].size() <= pos || strs[i][pos] != samec)
                {
                     done = true;
                     break;
                }   
            }
        }
        //pos在首次循环时已经变成0
        return pos != 0 ? strs[0].substr(0, pos) : "" ;
    }
};


内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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