前言:在python中,比较两个字符串的大小,比较的是首个字母的ascll码值,如果首个字母的值相同,就以此类推,继续往下进行比较,直到得出结果为止
1、利用字符串比较大小,找出最长公共前缀:
from typing import List
class Solution:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
if not strs: return ""
s1 = min(strs)
s2 = max(strs)
print(s1, s2)
for i, x in enumerate(s1):
if x != s2[i]:
return s2[:i]
return s1
s = Solution()
print("\033[32m[+]\033[0m", "\033[33m", s.longestCommonPrefix(["flowers", "flow", "flight", "forjrigdfl"]), "\033[0m")
print("""\033[31m
巧妙利用python比较两个字符串的方法:
python比较两个字符串比较的是首个字母ascll码值,若相等就比较下一个,以此类推\033[0m
""")
2、利用横向扫描的方法找出最长公共前缀:
第二种找出公共前缀的方法,定义一个lcp方法用于过滤出两个字符串相同的部分,然后循环调用这个过滤的方法,最后得出这个字符串数组里面的字符串的最长公共前缀:
from typing import List
class Solution1:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
if not strs:
return ""
prefix, count = strs[0], len(strs)
for i in range(1, count):
prefix = self.lcp(prefix, strs[i])
if not prefix:
break
return prefix
def lcp(self, str1, str2):
length, index = min(len(str1), len(str2)), 0
while index < length and str1[index] == str2[index]: # 过滤出来相同的部分
index += 1
return str1[:index]
s1 = Solution1()
print("\033[32m[+]\033[0m", "\033[33m", s1.longestCommonPrefix(["leecode", "leet", "ledem", "leet"]), "\033[0m")
print("""\033[31m
复杂度分析:
时间复杂度:O(mn),其中 m 是字符串数组中的字符串的平均长度,n 是字符串的数量。
最坏情况下,字符串数组中的每个字符串的每个字符都会被比较一次。
空间复杂度:O(1)。因为使用的额外空间复杂度为常数。\033[0m
""")
3、利用纵向扫描的方法,将字符串的最长前缀找出:
横向扫描是依次遍历每个字符串,更新最长公共前缀。
另一种方法是纵向扫描.纵向扫描时,从前往后遍历所有字符串的每一列,比较相同列上的字符是否相同,
如果相同则继续对下一列进行比较,如果不相同则当前列不再属于公共前缀,当前列之前的部分为最长公共前缀。
from typing import List
class Solution2:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
if not strs:
return ""
length, count = len(strs[0]), len(strs)
for i in range(length):
c = strs[0][i]
if any(i == len(strs[j]) or strs[j][i] != c for j in range(1, count)):
return strs[0][:i]
return strs[0]
s2 = Solution2()
print('\033[32m[+]\033[0m', "\033[33m", s2.longestCommonPrefix(["dog", "dat", "does", "dpon"]), "\033[0m")
print("""
\033[31m复杂度分析:\033[0m
\033[35m时间复杂度:O(mn),其中 m 是字符串数组中的字符串的平均长度,n 是字符串的数量。最坏情况下,字符串数组中的每个字符串的每个字符都会被比较一次。
空间复杂度:O(1)。使用的额外空间复杂度为常数。\033[0m
""")
4、可以采用分而治之的方法,先将数组按两个一组进行比较找出最长公共前缀,再以此类推继续进行比较,得到的结果再进行比较,最后合并得到的结果,找出最终的最长公共前缀
from typing import List
class Solution3:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
def lcp(start, end):
if start == end:
return strs[start]
mid = (start + end) // 2
lcpLeft, lcpRight = lcp(start, mid), lcp(mid + 1, end)
minLength = min(len(lcpLeft), len(lcpRight))
for i in range(minLength):
if lcpLeft[i] != lcpRight[i]:
return lcpLeft[:i]
return lcpLeft[:minLength]
return "" if not strs else lcp(0, len(strs) - 1)
s3 = Solution3()
print("\033[45m", s3.longestCommonPrefix(["leetcode", "leet", "leed"]), "\033[0m")
print("""
\033[46m复杂度分析:\033[0m
\033[45m时间复杂度:O(mn),其中 m 是字符串数组中的字符串的平均长度,n 是字符串的数量。递推式:T(n) = 2*T(n/2) + O(m),计算得T(n) = O(mn)
空间复杂度:O(m log n),其中 m 是字符串数组中的字符串的平均长度,n 是字符串的数量。空间复杂度主要取决于递归调用的层数,
层数最大为log n,每层需要 m 的空间存储返回结果。\033[0m
""")
5、二分法
最长公共前缀的长度不会超过字符串数组中的最短字符串的长度。
用 minLength 表示字符串数组中的最短字符串的长度,
则可以在 [0,minLength] 的范围内通过二分查找得到最长公共前缀的长度。
每次取查找范围的中间值 mid,判断每个字符串的长度为mid 的前缀是否相同,
如果相同则最长公共前缀的长度一定大于或等于 mid,如果不相同则最长公共前缀的长度一定小于 mid,
通过上述方式将查找范围缩小一半,直到得到最长公共前缀的长度。
from typing import List
class Solution4:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
def isCommonPrefix(length):
str0, count = strs[0][:length], len(strs)
return all(strs[i][:length] == str0 for i in range(1, count))
if not strs:
return ""
minLength = min(len(s) for s in strs) # 找出最短的字符串
low, high = 0, minLength
while low < high:
mid = (high - low + 1) // 2 + low
if isCommonPrefix(mid):
low = mid
else:
high = mid - 1
return strs[0][:low]
s4 = Solution4()
print("\033[45m", s4.longestCommonPrefix(["leetcode", "leet", "leed"]), "\033[0m")
print("""
\033[41m复杂度:\033[0m
\033[45m时间复杂度:O(mn log m),其中 m 是字符串数组中的字符串的最小长度,
n 是字符串的数量。二分查找的迭代执行次数是 O(log m),
每次迭代最多需要比较 mn 个字符,因此总时间复杂度是 O(mn log m)。
空间复杂度:O(1)。使用的额外空间复杂度为常数。\033[0m
""")
Finished!
标签:return,前缀,strs,复杂度,公共,字符串,033,最长,0m From: https://www.cnblogs.com/yncaqy/p/16819911.html