力扣14题-最长公共前缀[简单]

题目描述

编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。

如果不存在公共前缀，返回空字符串 ""。

示例 1：

输入：strs = ["flower","flow","flight"]
输出："fl"

示例 2：

输入：strs = ["dog","racecar","car"]
输出：""
解释：输入不存在公共前缀。

提示：

• 1 <= strs.length <= 200
• 0 <= strs[i].length <= 200
• strs[i] 仅由小写英文字母组成

解法

我的解法

第一步先找出最短字符串的长度，如果存在多个长度相等的最短字符串，则找出他们之间的最长相同前缀m

最长公共前缀一定是小于等于第一步得到的这个m的

接下来，只需要对各个字符串的字符从第0位开始依次对比即可，只要出现不等的，就查找结束

时间复杂度 O(mn) 其中n是字符串数量，m是字符串平均长度

空间复杂度O(1) 使用的额外空间复杂度为常数

public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
    int minLength = strs[0].length();
    String minLengthStr = strs[0];
    // 第一步，查询到长度最短的字符串的长度，如果存在多个则比对其最长相同前缀的长度作为最短字符串长度
    for (int i = 1; i < strs.length; i++) {
        int prefixLength = 0;
        if (strs[i].length() < minLength) {
            minLength = strs[i].length();
        } else if (strs[i].length() == minLength) {
            // 若两个字符串长度相同，则查找这两个字符串的最长公共前缀长度
            for (int j = 0; j < minLength; j++) {
                if (minLengthStr.charAt(j) == strs[i].charAt(j)) {
                    prefixLength++;
                } else {
                    break;
                }
            }
            minLength = prefixLength;
        }
    }
    // 所有字符串，从第0位开始依次对比该位置的字符是否相同。一旦出现不同 即查找结束
    int index = 0;
    while (index < minLength) {
        boolean isEnd = false;
        for (int i = 0; i < strs.length - 1; i++) {
            if (strs[i].charAt(index) == strs[i + 1].charAt(index)) {
                continue;
            } else {
                isEnd = true;
                break;
            }
        }
        if (isEnd) {
            break;
        } else {
            index++;
        }
    }
    // 查找到的最长公共前缀
    String prefixStr = (index == 0) ? "" : strs[0].substring(0, index);
    return prefixStr;
}

官方解法

作者：力扣官方题解

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解法一和解法二类似。一个是 挨个字符串进行比较，另一个是 所有字符串的字符从前向后依次比较

解法三 分治 是我没有想到的

解法四 二分查找想到了，但是感觉 每次二分查找时还需要多出 logN的时间消耗 便没有选择该解法

解法一（横向扫描）

与每个字符串依次比较相同的前缀，比较一遍后 或 比较到完全不同时即结束

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。

public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
    if (strs == null || strs.length == 0) {
        return "";
    }
    String prefix = strs[0];
    int count = strs.length;
    for (int i = 1; i < count; i++) {
        prefix = longestCommonPrefix(prefix, strs[i]);
        if (prefix.length() == 0) {
            break;
        }
    }
    return prefix;
}

public String longestCommonPrefix(String str1, String str2) {
    int length = Math.min(str1.length(), str2.length());
    int index = 0;
    while (index < length && str1.charAt(index) == str2.charAt(index)) {
        index++;
    }
    return str1.substring(0, index);
}

解法二（纵向扫描）

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。

public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
    if (strs == null || strs.length == 0) {
        return "";
    }
    int length = strs[0].length();
    int count = strs.length;
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        char c = strs[0].charAt(i);
        for (int j = 1; j < count; j++) {
            if (i == strs[j].length() || strs[j].charAt(i) != c) {
                return strs[0].substring(0, i);
            }
        }
    }
    return strs[0];
}

解法三（分治）

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

时间复杂度的递推式是 T(n)=2*T(n/2)+O(m)，通过计算可得 T(n)=O(mn)

空间复杂度：O(mlog?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

public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
    if (strs == null || strs.length == 0) {
        return "";
    } else {
        return longestCommonPrefix(strs, 0, strs.length - 1);
    }
}

public String longestCommonPrefix(String[] strs, int start, int end) {
    if (start == end) {
        return strs[start];
    } else {
        int mid = (end - start) / 2 + start;
        String lcpLeft = longestCommonPrefix(strs, start, mid);
        String lcpRight = longestCommonPrefix(strs, mid + 1, end);
        return commonPrefix(lcpLeft, lcpRight);
    }
}

public String commonPrefix(String lcpLeft, String lcpRight) {
    int minLength = Math.min(lcpLeft.length(), lcpRight.length());       
    for (int i = 0; i < minLength; i++) {
        if (lcpLeft.charAt(i) != lcpRight.charAt(i)) {
            return lcpLeft.substring(0, i);
        }
    }
    return lcpLeft.substring(0, minLength);
}

解法四（二分查找）

时间复杂度：O(mnlog?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(mnlog?m)

空间复杂度：O(1)。使用的额外空间复杂度为常数

public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
    if (strs == null || strs.length == 0) {
        return "";
    }
    int minLength = Integer.MAX_VALUE;
    for (String str : strs) {
        minLength = Math.min(minLength, str.length());
    }
    int low = 0, high = minLength;
    while (low < high) {
        int mid = (high - low + 1) / 2 + low;
        if (isCommonPrefix(strs, mid)) {
            low = mid;
        } else {
            high = mid - 1;
        }
    }
    return strs[0].substring(0, low);
}

public boolean isCommonPrefix(String[] strs, int length) {
    String str0 = strs[0].substring(0, length);
    int count = strs.length;
    for (int i = 1; i < count; i++) {
        String str = strs[i];
        for (int j = 0; j < length; j++) {
            if (str0.charAt(j) != str.charAt(j)) {
                return false;
            }
        }
    }
    return true;
}