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。通过示例演示了当输入为['flower','flow','flight']时,输出为'fl';而当输入为['dog','racecar','car']时,由于没有共同前缀,输出为空字符串。文章提供了详细的Python代码实现。

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.

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.
"""
class Solution(object):
    def longestCommonPrefix(self, strs):
        """
        :type strs: List[str]
        :rtype: str
        """
        if strs:
            s = strs[0]
            for i in strs[1::]:
                com = []
                count = 1
                for j in range(min(len(i), len(s))):
                    if i[j] == s[j]:
                        if count - j == 1:
                            com.append(i[j])
                            # count.append(j)
                            count += 1
                s = str(''.join(str(i) for i in com))
            return s
        else:
            return ""

 

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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