14. 最长公共前缀
14. 最长公共前缀
题目
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: strs = ["flower","flow","flight"]
Output: "fl"
Example 2:
Input: strs = ["dog","racecar","car"]
Output: ""
Explanation: There is no common prefix among the input strings.
Constraints:
1 <= strs.length <= 200
0 <= strs[i].length <= 200
strs[i]
consists of only lowercase English letters.
题目大意
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 ""。
解题思路
思路一:循环比较
- 将字符串数组按照字符串长度,从小到大排序;
- 初始化公共前缀为字符串数组中的第一个字符串;
- 然后将数组中的字符串与公共前缀依次比较,每次比较出不同时就缩小公共前缀,直到公共前缀为空或者遍历完所有字符串数组。
复杂度分析
- 时间复杂度:
O(m * n)
,其中m
是strs
中最短的字符串的长度,n
是strs
中字符串的个数;- 排序的时间复杂度是
O(n log n)
; - 遍历寻找公共前缀的时间复杂度是
O(m * n)
; - 遍历数组,需要循环
n - 1
次,内部的while
循环中字符串会与公共前缀依次比较,每次比较出不同时就缩小公共前缀,最坏的情况需要比较m
次;- 在大多数情况下,当字符串数量 (
n
) 和最短字符串的长度 (m
) 很大时,O(m * n)
将占主导地位,因此时间复杂度是O(m * n)
。
- 在大多数情况下,当字符串数量 (
- 排序的时间复杂度是
- 空间复杂度:
O(1)
,使用的额外空间复杂度为常数。
思路二:二维数组
把字符串列表看成一个二维数组,然后用一个嵌套 for
循环计算这个二维数组前面有多少列的元素完全相同即可。
复杂度分析
- 时间复杂度:
O(m * 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。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。
代码
循环比较
/**
* @param {string[]} strs
* @return {string}
*/
var longestCommonPrefix = function (strs) {
strs.sort((a, b) => a.length - b.length);
let pref = strs[0],
prefLen = pref.length;
for (let i = 1; i < strs.length; i++) {
let s = strs[i];
while (pref !== s.substring(0, prefLen)) {
prefLen--;
if (prefLen == 0) return '';
pref = pref.substring(0, prefLen);
}
}
return pref;
};
二维数组
/**
* @param {string[]} strs
* @return {string}
*/
var longestCommonPrefix = function (strs) {
for (let i = 0; i < strs[0].length; i++) {
for (let j = 0; j < strs.length; j++) {
if (i >= strs[j].length || strs[0][i] != strs[j][i]) {
return strs[0].slice(0, i);
}
}
}
return strs[0];
};