LeetCode - 771. Jewels and Stones-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huyu107/article/details/114903402

本文介绍两种方法来计算字符串stones中有多少个字符出现在字符串jewels中。第一种方法通过遍历stones并检查每个字符是否存在于jewels中；第二种方法使用正则表达式移除stones中所有不在jewels中的字符，然后比较移除前后长度的差异。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LeetCode - 771. Jewels and Stones

在LeetCode的算法世界里，771题"Jewels and Stones"以其简洁的题目描述和多样的解法吸引着众多学习者。本题要求我们统计字符串stones中有多少字符同时出现在字符串jewels中，看似简单的问题背后却蕴含着不同的解题思路和性能优化技巧。

1. 问题本质分析

题目给出两个字符串：

jewels：由代表宝石的字符组成，且每个字符唯一
stones：由代表石头的字符组成

我们需要统计stones中有多少字符属于jewels中的宝石类型。例如，若jewels = "aA"且stones = "aAAbbbb"，则返回结果应为3（1个’a’和2个’A’）。

2. 基础解法：字符遍历匹配

2.1 解题思路

最直观的方法是遍历stones中的每个字符，检查它是否存在于jewels中：

初始化计数器jewelsCount为0
遍历stones中的每个字符s
若s存在于jewels中，计数器加1
返回计数器值

2.2 代码实现

JavaScript版本：

/**
 * @param {string} jewels
 * @param {string} stones
 * @return {number}
 */
var numJewelsInStones = function(jewels, stones) {
    let jewelsCount = 0;
    for (let s of stones) {
        if (jewels.includes(s)) {
            jewelsCount++;
        }
    }
    return jewelsCount;
};

Python版本：

class Solution:
    def numJewelsInStones(self, jewels: str, stones: str) -> int:
        jewels_count = 0
        for s in stones:
            if s in jewels:
                jewels_count += 1
        return jewels_count

2.3 复杂度分析

时间复杂度：O(n*m)，其中n是stones的长度，m是jewels的长度
空间复杂度：O(1)，只使用了固定的额外空间

这种方法简单易懂，但在处理长字符串时效率较低，因为每次检查字符是否存在都需要遍历jewels字符串。

3. 进阶解法：正则表达式匹配

3.1 解题思路

另一种巧妙的方法是使用正则表达式一次性匹配所有宝石字符：

记录stones的原始长度
构建一个匹配所有jewels中字符的正则表达式
使用该正则表达式删除stones中所有宝石字符
计算原始长度与剩余长度的差值，即为宝石数量

3.2 代码实现

JavaScript版本：

/**
 * @param {string} jewels
 * @param {string} stones
 * @return {number}
 */
var numJewelsInStonesReg = function(jewels, stones) {
    let stonesLength = stones.length;
    let jewelsReg = eval(`/${jewels.split('').join('|')}/g`);
    stones = stones.replace(jewelsReg, '');
    return stonesLength - stones.length;
};

3.3 复杂度分析

时间复杂度：O(n)，主要由字符串替换操作决定
空间复杂度：O(m)，正则表达式的构建需要额外空间

这种方法通过正则表达式实现了一次性匹配多个字符，理论上效率更高，但在实际应用中可能受到正则表达式引擎性能的影响。

4. 性能优化思考

尽管上述两种方法都能解决问题，但它们并非最优。例如，使用哈希集合可以进一步优化字符查找的效率：

var numJewelsInStones = function(jewels, stones) {
    const jewelsSet = new Set(jewels);
    let count = 0;
    for (let s of stones) {
        if (jewelsSet.has(s)) {
            count++;
        }
    }
    return count;
};