[leetcode]14.Longest Common Prefix

本文介绍了一种在字符串数组中查找最长公共前缀的方法。通过一个逐字符比较的算法,该方法能有效处理如['flower','flow','flight']等输入,返回'fl'作为最长公共前缀。

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

If there is no common prefix, return an empty string "".

Example 1:

Input: ["flower","flow","flight"]
Output: "fl"
Example 2:

Input: ["dog","racecar","car"]
Output: ""
Explanation: There is no common prefix among the input strings.

Note:

All given inputs are in lowercase letters a-z.

Solution:

class Solution {
    public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        if (strs.length == 0) {
            return "";
        }
        String prefix = strs[0];
        for (int i = 1 ; i < strs.length ; i++) {
            while(strs[i].indexOf(prefix) != 0) {
                prefix = prefix.substring(0, prefix.length() - 1);
                if (prefix.isEmpty()) {
                    return "";
                }
            }
        }
        return prefix;
    }
}

 

【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略,旨在通过需求响应机制优化电力系统的负荷分布。该研究利用Matlab进行代码实现,构建了居民用电行为与电价变动之间的价格弹性模型,通过分析不同时间段电价调整对用户用电习惯的影响,设计合理的峰谷电价方案,引导用户错峰用电,从而实现电网负荷的削峰填谷,提升电力系统运行效率与稳定性。文中详细阐述了价格弹性矩阵的构建方法、优化目标函数的设计以及求解算法的实现过程,并通过仿真验证了所提策略的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事需求响应、电价机制研究或智能电网优化等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①研究居民用电行为对电价变化的响应特性;②设计并仿真基于价格弹性矩阵的峰谷分时电价激励策略;③实现需求响应下的电力负荷优化调度;④为电力公司制定科学合理的电价政策提供理论支持和技术工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解价格弹性建模与优化求解过程,同时可参考文中方法拓展至其他需求响应场景,如工业用户、商业楼宇等,进一步提升研究的广度与深度。
针对TC275微控制器平台,基于AUTOSAR标准的引导加载程序实现方案 本方案详细阐述了一种专为英飞凌TC275系列微控制器设计的引导加载系统。该系统严格遵循汽车开放系统架构(AUTOSAR)规范进行开发,旨在实现可靠的应用程序刷写与启动管理功能。 核心设计严格遵循AUTOSAR分层软件架构。基础软件模块(BSW)的配置与管理完全符合标准要求,确保了与不同AUTOSAR兼容工具链及软件组件的无缝集成。引导加载程序本身作为独立的软件实体,实现了与上层应用软件的完全解耦,其功能涵盖启动阶段的硬件初始化、完整性校验、程序跳转逻辑以及通过指定通信接口(如CAN或以太网)接收和验证新软件数据包。 在具体实现层面,工程代码重点处理了TC275芯片特有的多核架构与内存映射机制。代码包含了对所有必要外设驱动(如Flash存储器驱动、通信控制器驱动)的初始化与抽象层封装,并设计了严谨的故障安全机制与回滚策略,以确保在软件更新过程中出现意外中断时,系统能够恢复到已知的稳定状态。整个引导流程的设计充分考虑了时序确定性、资源占用优化以及功能安全相关需求,为汽车电子控制单元的固件维护与升级提供了符合行业标准的底层支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>首先,用户要求我在LeetCode问题14中寻找最长公共前缀的JavaScript解决方案。问题14是"Longest Common Prefix"。我需要提供一个JavaScript解决方案。 关键点: - 问题:在给定的字符串数组中,找到所有字符串的最长公共前缀。 - 例如,输入["flower","flow","flight"],输出"fl"。 我需要构建一个清晰、结构化的回答: 1. **理解问题**:解释什么是公共前缀。 2. **思路**:描述如何解决这个问题。 3. **代码实现**:提供JavaScript代码。 4. **复杂度分析**:讨论时间和空间复杂度。 5. **测试示例**:给出一个例子。 6. **相关问题**:生成相关问题,作为系统指令的一部分。 系统指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。但这个问题不涉及数学,所以可能不需要。 - 独立公式使用$$...$$格式,但这里没有公式。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。用户提供了一个引用示例,但它是关于贪心算法的伪代码,与这个问题无关。所以我应该忽略那个引用,除非有相关引用。用户说“上述引用仅供参考”,所以我可能不需要添加引用,除非我引用了一些东西。在这个回答中,我应该避免不必要的引用。 回答结构: 1. **介绍**:简要描述问题。 2. **方法**:解释解决方案的思路。 3. **代码**:提供JavaScript代码,并解释关键部分。 4. **分析**:讨论复杂度。 5. **示例**:给出输入输出示例。 6. **相关问题**:生成相关问题。 JavaScript解决方案: - 常见方法是垂直扫描:遍历所有字符串的每个字符位置,如果所有字符串在该位置的字符相同,则添加到前缀中;否则,停止。 - 或者,水平扫描:取第一个字符串作为参考,然后逐个与其他字符串比较前缀。 我选择垂直扫描,因为它简单高效。 代码大纲: ```javascript function longestCommonPrefix(strs) { if (strs.length === 0) return ""; for (let i = 0; i < strs[0].length; i++) { const char = strs[0][i]; for (let j = 1; j < strs.length; j++) { if (i >= strs[j].length || strs[j][i] !== char) { return strs[0].substring(0, i); } } } return strs[0]; } ``` 复杂度: - 时间复杂度:$O(S)$,其中S是所有字符串字符的总数。在最坏情况下,需要检查每个字符。 - 空间复杂度:$O(1)$,额外空间是常数。 生成相关问题: 根据系统指令,我需要生成相关问题。例如: 1. 如何优化这个解决方案? 2. 是否有其他方法解决这个问题? 3. 这个算法在什么情况下性能最好或最差? 4. LeetCode中类似的问题有哪些? 5. 如何用其他语言实现? 确保回答是中文。 最终回答结构: - 开头:直接回答问题。 - 主体:逐步解释。 - 结尾:相关问题。</think>### LeetCode Problem 14: Longest Common Prefix JavaScript Solution 在LeetCode问题14中,我们需要在给定的字符串数组中找到所有字符串的最长公共前缀。公共前缀是指所有字符串共享的起始字符序列。例如,输入数组 `["flower", "flow", "flight"]` 的最长公共前缀是 `"fl"`。以下我将逐步解释解决方案,并提供JavaScript实现。 #### 1. **问题理解** - **输入**:一个字符串数组 `strs`,例如 `["dog","racecar","car"]`。 - **输出**:最长公共前缀字符串,如果不存在公共前缀,则返回空字符串 `""`。 - **关键点**:公共前缀必须从所有字符串的起始位置开始匹配。例如,`["apple","app","apricot"]` 的输出是 `"ap"`。 #### 2. **解决方案思路** 我们使用 **垂直扫描法** 来解决这个问题: - 以第一个字符串为基准,逐个字符位置(索引)进行比较。 - 对于每个索引位置,检查所有字符串在该位置的字符是否相同: - 如果相同,将该字符添加到公共前缀中。 - 如果不相同,或某个字符串已结束,则停止扫描并返回当前前缀。 - 这种方法的时间复杂度是 $O(S)$,其中 $S$ 是所有字符串字符的总数(最坏情况需遍历所有字符)。空间复杂度是 $O(1)$,因为只使用常数额外空间。 - 为什么高效?垂直扫描避免了不必要的比较,在平均情况下性能良好。 #### 3. **JavaScript代码实现** 以下是完整的JavaScript函数实现。代码使用垂直扫描,并处理边界情况(如空数组或空字符串)。 ```javascript function longestCommonPrefix(strs) { // 处理空数组情况 if (strs.length === 0) { return ""; } // 以第一个字符串为基准,遍历每个字符位置 for (let i = 0; i < strs[0].length; i++) { const char = strs[0][i]; // 当前基准字符 // 遍历数组中其他字符串 for (let j = 1; j < strs.length; j++) { // 如果当前字符串已结束,或字符不匹配,则返回前缀 if (i >= strs[j].length || strs[j][i] !== char) { return strs[0].substring(0, i); } } } // 如果所有字符都匹配,返回整个基准字符串 return strs[0]; } // 测试示例 console.log(longestCommonPrefix(["flower", "flow", "flight"])); // 输出: "fl" console.log(longestCommonPrefix(["dog", "racecar", "car"])); // 输出: "" console.log(longestCommonPrefix(["apple", "app", "apricot"])); // 输出: "ap" ``` **代码解释**: - **边界处理**:如果输入数组为空,直接返回空字符串。 - **外层循环**:遍历基准字符串(第一个字符串)的每个字符索引 `i`。 - **内层循环**:检查其他字符串在索引 `i` 处的字符是否与基准字符相同。如果不匹配或字符串结束,立即返回当前前缀。 - **返回值**:使用 `substring(0, i)` 提取公共前缀。 #### 4. **复杂度分析** - **时间复杂度**:$O(S)$,其中 $S$ 是所有字符串字符的总数。最坏情况下(所有字符串完全相同),需要遍历所有字符。 - **空间复杂度**:$O(1)$,只使用固定变量,无额外数据结构。 #### 5. **测试和验证** - 测试用例: - 输入 `["flower","flow","flight"]` → 输出 `"fl"`。 - 输入 `["dog","racecar","car"]` → 输出 `""`(无公共前缀)。 - 输入 `["apple","app","apricot"]` → 输出 `"ap"`。 - 在LeetCode上提交时,确保处理所有边界情况,如空数组或单个字符串。 #### 6. **优化和变体** - **优化提示**:如果数组很大,可以先找到最短字符串作为基准,减少循环次数。但垂直扫描已足够高效。 - **其他方法**:水平扫描(逐个字符串比较前缀)或分治法,但垂直扫描在JavaScript中通常更简单。 ###
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