LeetCode 014. Longest Common Prefix

本文介绍了一种寻找多个字符串中最长公共前缀的算法,并提供了两种实现方式:一种是通过纵向扫描来逐步比较字符,另一种是通过横向比较每两个字符串找到最长公共子串。文章还分享了一些关于字符串操作的学习心得。
14. Longest Common Prefix
Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings.
class Solution {
public:
    string longestCommonPrefix(vector<string>& strs) {
    }
};
解题思路:
  • 自己的解题思路(纵向)
依次比较每个字符串的相同序号的字符,如果都相同,比较下一个;如果不同,跳出循环。
  • 别人的解题思路(横向)
思路:每两个字符串找出最长的公共子串,然后得出最长的公共子串。
学习收获:
  • 再次熟悉 substr(pos,len=npos) len==0 也是可能的。
附件:程序
1 、自己的程序:
class Solution
{
     public :
     string longestCommonPrefix ( vector < string >& strs )
     {
         int n = strs . size ();
         if ( n == 0 )   return {};
         string res ;
         int min = INT_MAX ;
         for ( int i = 0 ; i != n ; ++ i )
         {
             min = int (( strs . begin () + i )-> size ()) < min
                 ? int (( strs . begin () + i )-> size ()): min ;
         }
         for ( int i = 0 ; i < min ; ++ i )
         {
             int j = 1 ;
             for (; j < n ; ++ j )
             {
                 if ( strs [ j - 1 ][ i ] != strs [ j ][ i ])
                 {
                     break ;
                 }
             }
             if ( j < n ) { break ; }
             else
             {
                 res . push_back ( strs [ 0 ][ i ]);
             }
         }
         return res ;
     }
};
自己改进版,速度有所提升。 去掉临时存储字符串的 res ,因为只需要最后一次取出就行。
class Solution
{
     public :
     string longestCommonPrefix ( vector < string >& strs )
     {
         int n = strs . size ();
         if ( n == 0 )   return {};
         int min = INT_MAX ;
         for ( int i = 0 ; i != n ; ++ i )
         {
             min = int (( strs . begin () + i )-> size ()) < min
                 ? int (( strs . begin () + i )-> size ()): min ;
         }
         int i = 0 ;
         for (; i < min ; ++ i )
         {
             int j = 1 ;
             for (; j < n ; ++ j )
             {
                 if ( strs [ j - 1 ][ i ] != strs [ j ][ i ])
                 {
                     break ;
                 }
             }
             if ( j < n ) { break ; }
         }
        return strs[0].substr(0, i);
     }
};
2 、别人的程序
class Solution
{
     public :
     string longestCommonPrefix ( vector < string > & strs )
     {
         if ( strs . empty ()) return "" ;
         int right_most = strs [ 0 ]. size () - 1 ;
         for ( size_t i = 1 ; i < strs . size (); i ++)
             for ( int j = 0 ; j <= right_most ; j ++)
                 if ( strs [ i ][ j ] != strs [ 0 ][ j ])
                     right_most = j - 1 ;
         return strs [ 0 ]. substr ( 0 , right_most + 1 );
     }
};
<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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