题目描述(简单难度)

14. Longest Common Prefix - 图1

解法一 垂直比较

14. Longest Common Prefix - 图2

我们把所有字符串垂直排列,然后一列一列的比较,直到某一个字符串到达结尾或者该列字符不完全相同。

下边看一下我的代码,看起来比较多

  1. //这个函数判断 index 列的字符是否完全相同
  2. public boolean isSameAtIndex(String[] strs, int index) {
  3. int i = 0;
  4. while (i < strs.length - 1) {
  5. if (strs[i].charAt(index) == strs[i + 1].charAt(index)) {
  6. i++;
  7. } else {
  8. return false;
  9. }
  10. }
  11. return true;
  12. }
  13. public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
  14. if (strs.length == 0)
  15. return "";
  16. //得到最短的字符串的长度
  17. int minLength = Integer.MAX_VALUE;
  18. for (int i = 0; i < strs.length; i++) {
  19. if (strs[i].length() < minLength) {
  20. minLength = strs[i].length();
  21. }
  22. }
  23. int j = 0;
  24. //遍历所有列
  25. for (; j < minLength; j++) {
  26. //如果当前列字符不完全相同,则结束循环
  27. if (!isSameAtIndex(strs, j)) {
  28. break;
  29. }
  30. }
  31. return strs[0].substring(0, j);
  32. }

下边看一下,官方的代码

  1. public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
  2. if (strs == null || strs.length == 0) return "";
  3. //遍历所有列
  4. for (int i = 0; i < strs[0].length() ; i++){
  5. char c = strs[0].charAt(i); // 保存 i 列第 0 行的字符便于后续比较
  6. //比较第 1,2,3... 行的字符和第 0 行是否相等
  7. for (int j = 1; j < strs.length; j ++) {
  8. /**
  9. * i == strs[j].length() 表明当前行已经到达末尾
  10. * strs[j].charAt(i) != c 当前行和第 0 行字符不相等
  11. * 上边两种情况返回结果
  12. */
  13. if (i == strs[j].length() || strs[j].charAt(i) != c)
  14. return strs[0].substring(0, i);
  15. }
  16. }
  17. return strs[0];
  18. }

时间复杂度:最坏的情况就是 n 个 长度为 m 的完全一样的字符串,假设 S 是所有字符的和,那么 S = m * n,时间复杂度就是 O(S)。当然正常情况下并不需要比较所有字符串,最多比较 n * minLen 个字符就可以了。

空间复杂度:O(1),常数个额外空间。

解法二 水平比较

14. Longest Common Prefix - 图3

我们将字符串水平排列,第 0 个和第 1 个字符串找最长子串,结果为 leet,再把结果和第 2 个字符串比较,结果为 leet,再把结果和第 3 个字符串比较,结果为 lee,即为最终结果。

  1. public String longestCommonPrefix3(String[] strs) {
  2. if (strs.length == 0)
  3. return "";
  4. String prefix = strs[0]; // 保存结果
  5. // 遍历每一个字符串
  6. for (int i = 1; i < strs.length; i++) {
  7. // 找到上次得到的结果 prefix 和当前字符串的最长子串
  8. int minLen = Math.min(prefix.length(), strs[i].length());
  9. int j = 0;
  10. for (; j < minLen; j++) {
  11. if (prefix.charAt(j) != strs[i].charAt(j)) {
  12. break;
  13. }
  14. }
  15. prefix = prefix.substring(0, j);
  16. }
  17. return prefix;
  18. }

时间复杂度:最坏情况和解法一是一样,n 个长度为 m 的完全相同的字符,就要比较所有的字符 S,S = n * m 。但对于正常情况,处于最短字符串前的字符串依旧要比较所有字符,而不是最短字符串个字符,相对于解法一较差。

空间复杂度:O(1)。

解法三 递归

14. Longest Common Prefix - 图4

我们把原来的数组分成两部分,求出左半部分的最长公共前缀,求出右半部分的最长公共前缀,然后求出的两个结果再求最长公共前缀,就是最后的结果了。

求左半部分的最长公共前缀,我们可以继续把它分成两部分,按照上边的思路接着求。然后一直分成两部分,递归下去。

直到该部分只有 1 个字符串,那么最长公共子串就是它本身了,直接返回就可以了。

  1. public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
  2. if (strs == null || strs.length == 0) return "";
  3. return longestCommonPrefix(strs, 0 , strs.length - 1);
  4. }
  5. //递归不断分成两部分
  6. private String longestCommonPrefix(String[] strs, int l, int r) {
  7. if (l == r) {
  8. return strs[l];
  9. }
  10. else {
  11. int mid = (l + r)/2;
  12. String lcpLeft = longestCommonPrefix(strs, l , mid);
  13. String lcpRight = longestCommonPrefix(strs, mid + 1,r);
  14. return commonPrefix(lcpLeft, lcpRight);
  15. }
  16. }
  17. //求两个结果的最长公共前缀
  18. String commonPrefix(String left,String right) {
  19. int min = Math.min(left.length(), right.length());
  20. for (int i = 0; i < min; i++) {
  21. if ( left.charAt(i) != right.charAt(i) )
  22. return left.substring(0, i);
  23. }
  24. return left.substring(0, min);
  25. }

时间复杂度:

空间复杂度:

每次遇到递归的情况,总是有些理不清楚,先空着吧。

进行了垂直比较和水平比较,又用到了递归,solution 里还介绍了二分查找,感觉这里用二分查找有些太僵硬了,反而使得时间复杂度变高了。还介绍了前缀树,这里后边遇到再总结吧。

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