leetcode: Longest Common Prefix

本文介绍了一种寻找字符串数组中最长公共前缀的算法实现。通过遍历字符串数组中的每个字符串,并比较相同位置上的字符来确定公共前缀。该算法首先确定最短字符串长度作为最大可能的公共前缀长度,然后逐字符比较所有字符串,直至找到不匹配的字符为止。

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

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


#define MAX_LEN    0xFFFF

class Solution {
public:
    string longestCommonPrefix(vector<string> &strs) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        
        if (strs.size() == 0)
        {
            return "";
        }
        
        if (strs.size() == 1)
        {
            return strs[0];
        }
        
        string commProfixStr = "";
        int vectorSize = strs.size();
        int maxSize = MAX_LEN;
        
        for (int i = 0; i<vectorSize; i++)
        {
            if (strs[i].size() < maxSize)
            {
                maxSize = strs[i].size();
            }
        }
        
        for (int i = 0; i<maxSize; i++)
        {
            char standChar = strs[0][i];
            bool allMatch = true;
            for (int j = 0; j<strs.size(); j++)
            {
                if (strs[j][i] != standChar)
                {
                    allMatch = false;
                    break;
                }
            }
            if (allMatch)
            {
                commProfixStr += standChar;
            }
            else
            {
                break;
            }
        }
        
        return commProfixStr;
    }
};


内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
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