Longest Common Prefix

本文介绍了一种高效的方法来找出一组字符串中的最长公共前缀。通过先对字符串数组进行排序,仅需比较首尾字符串即可得出结果。

题目:给定一个String类型数组,要求写一个方法,返回数组中这些字符串的最长公共前缀。举个例子:假如数组为[“123”,”12”,”4”],经过这个方法返回的结果就应该是”“。因为”123”,”12”,”4”并没有共同的前缀,虽然”123”,”12”的公共最长前缀是”12”,但是这个公共前缀”12”与”4”没有公共前缀,所以最后返回的结果就是”“。

第一想法肯定是将str[0],当作临时最长公共前缀,然后用这个前缀依次和剩下的字符串进行前缀比较,都比较完后,就将最后得到的最新公共最长前缀返回。但是这要多加一个循环判断长度,或者一个一个比,好恶心~所以我在判断数组不为空之后,首先就做一个字符串数组排序,这样只需要判断第一个和最后一个是否有公共的前缀,太爽了~



class Solution:

    def longestCommonPrefix(self, strs):
        """
        :type strs: List[str]
        :rtype: str
        """
        #判断字符串列表是否为空,如果为空,则输出""
        if len(strs) == 0:
            return ""
        else:
            strs2 = sorted(strs) #对数组排序
            length = len(strs2)
            l1 = strs2[0]
            l2 = strs2[length-1]

            prefix = l1
            for i in range(len(l1)):
                if l1[i] != l2[i]:
                    prefix = prefix[0:i]
                    break
            return prefix

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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