Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings.
題目的意思說的不是很清楚,開始理解成了求任意兩個字符串的前綴中的最長者。但是本題的意思是求所有字符串的最長公共前綴,即數組的所有字符串都包含這個前綴。
算法1:逐個字符比較,時間復雜度為O(N*L),N是字符串個數,L是最長前綴的長度
class Solution { public: string longestCommonPrefix(vector<string> &strs) { int n = strs.size(); string res; if(n == 0)return res; for(int pos = 0; pos < strs[0].size(); pos++)//最長前綴的長度不超過strs[0].size(),逐個字符的比較 { for(int k = 1; k < n; k++)//strs[0]的第pos個字符分別和strs[1...n-1]的第pos個字符比較 { if(strs[k].size() == pos || strs[k][pos] != strs[0][pos]) return res; } res.push_back(strs[0][pos]); } return res; } };
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算法2:第0個字符串和其他字符串逐個求前綴 ,所有字符串的最長前綴長度 = min{ prefixLength(strs[0], strs[i]) , 0 < i < n } 本文地址
class Solution { public: string longestCommonPrefix(vector<string> &strs) { int n = strs.size(); if(n == 0)return ""; int len = strs[0].size();//最長前綴的長度 for(int i = 1; i < n; i++) { int k; for(k = 0; k < min(len, (int)strs[i].size()); k++) if(strs[0][k] != strs[i][k])break; if(len > k)len = k; } return strs[0].substr(0, len); } };
算法2的時間復雜度是O(N*M),N是字符串個數,M = strs[0]和其他字符串的前綴長度的平均值, 算法2中字符的比較次數要比算法1多。例如以下例子
strs[0]: abcdef
strs[1: abcde
strs[2: abcdk
strs[3]ab
按照算法1,只需要比較每個字符串的前3個字符;按照算法2,strs[0]和其他三個字符串分表需要比較6、5、3個字符
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