問題

lLongest Common Prefix

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:

• 0 <= strs.length <= 200
• 0 <= strs[i].length <= 200
• strs[i] consists of only lower-case English letters.

思考

最長的共同字首,所以每個字元從頭開始匹配看是不是相同就好了.

方法1

假設最短字元長度為n, 每個字元都只需要最多檢查到第n位就可以了.或者直接把最短長度的字元作為起始, 開始遍歷.

時間複雜度$O(M\ast N)$.
空間複雜度$O(N)$.

M:字串個數
N:最短字串長度

class Solution {
    public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        int len = 201;
        String res = "";
        // 找到最小的len, 以及對應的str
        for(String str : strs){
            if(str.length() < len){
                len = str.length();
                res = str;
            }
        }
        
        for(String str : strs){
            for(int i = 0; i < len; i++){
                if(str.charAt(i) != res.charAt(i)){
                    len = i;
                    res = res.substring(0, len);
                    break;
                }
            }
        }
        
        return res;
    }
}

方法2

方法1是按照字串來進行遍歷.也可以按照位數來進行遍歷.
共同字首, 也就是說如果存在,那麼所有的字串的一定是從第一個字元開始有相同的部分.那麼就從第一個字元開始遍歷,直到碰到不相同的,或者是長度不夠的字元為止.

時間複雜度其實和方法一樣,不過省去了很多string的操作.在極大量資料的時候估計會有效能提升.

時間複雜度$O(M\ast N)$.
空間複雜度$O(N)$.

M:字串個數
N:最短字串長度

class Solution {
    public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        if(strs.length == 0)
            return "";
        
        String f = strs[0];
        for(int i = 0, len = f.length();i < len; i++){
            char c = f.charAt(i);
            for(int j = 0; j < strs.length; j++){
                if(i >= strs[j].length() || c != strs[j].charAt(i)){
                    return f.substring(0, i);
                }
            }
        }
        return f;
    }
}