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2024-08-03:用go语言,给定一个从 0 开始的字符串数组 `words` 我

off999 2024-11-08 12:51 17 浏览 0 评论

2024-08-03:用go语言,给定一个从 0 开始的字符串数组 words

我们定义一个名为 isPrefixAndSuffix 的布尔函数,该函数接受两个字符串参数 str1str2

str1 同时是 str2 的前缀和后缀时,函数返回 true;否则返回 false

例如,isPrefixAndSuffix("aba", "ababa") 返回 true

因为 "aba" 既是 "ababa" 的前缀也是后缀,而 isPrefixAndSuffix("abc", "abcd") 返回 false

我们的目标是以整数形式返回符合条件的下标对 (i, j) 的数量,

其中满足 i < jisPrefixAndSuffix(words[i], words[j])true

输入:words = ["a","aba","ababa","aa"]。

输出:4。

解释:在本示例中,计数的下标对包括:

i = 0 且 j = 1 ,因为 isPrefixAndSuffix("a", "aba") 为 true 。

i = 0 且 j = 2 ,因为 isPrefixAndSuffix("a", "ababa") 为 true 。

i = 0 且 j = 3 ,因为 isPrefixAndSuffix("a", "aa") 为 true 。

i = 1 且 j = 2 ,因为 isPrefixAndSuffix("aba", "ababa") 为 true 。

因此,答案是 4 。

答案2024-08-03:

chatgpt

题目来自leetcode3045。

大体步骤如下:

1 **定义函数 isPrefixAndSuffix(str1, str2)**:实现一个函数,判断 str1 是否是 str2 的前缀和后缀。

  • ? 检查 str1 的长度是否大于 str2 的长度。如果是,直接返回 false
  • ? 确定 str2 的前缀是否与 str1 相同。
  • ? 确定 str2 的后缀是否与 str1 相同。
  • ? 如果上述两个条件都满足,返回 true;否则返回 false

2.**遍历字符串数组 words**:

  • ? 使用两个嵌套循环,外层循环设定为 i,从 0 遍历到 len(words)-1,内层循环设定为 j,从 i+1 遍历到 len(words)-1。这样可以确保 i < j

3.调用 isPrefixAndSuffix 函数:在每对 (i, j) 中,调用 isPrefixAndSuffix(words[i], words[j])

  • ? 如果函数返回 true,则计数器增加 1。

4.返回计数器的值:最终,返回计数器的值,即为符合条件的下标对数量。

总时间复杂度

  • ? 外层循环走 n 次,内层循环从 i+1n,最坏情况下为 O(n)
  • ? 对于每一对 (i, j),调用 isPrefixAndSuffix 需要在 O(m) 时间内进行字符串的比较,其中 m 是前缀或后缀的长度。
  • ? 因此,总的时间复杂度为 O(n^2 * m),其中 m 是字符串的最长长度。

总额外空间复杂度

  • ? 本算法使用少量的额外空间来存储计数器和函数的一些局部变量,因此额外空间复杂度为 O(1)
  • ? 函数内部的字符串比较不需要额外的存储,仅使用常量空间来存储临时变量,主存储体在输入 words 中。

综上所述,时间复杂度为 O(n^2 * m),额外空间复杂度为 O(1)

Go完整代码如下:

在package main

import(
"fmt"
)

func countPrefixSuffixPairs(words []string)(ans int64){
type pair struct{ x, y byte}
type node struct{
        son map[pair]*node
        cnt int
}
    root :=&node{son:map[pair]*node{}}
for _, s :=range words {
        cur := root
for i :=range s {
            p := pair{s[i], s[len(s)-1-i]}
if cur.son[p]==nil{
                cur.son[p]=&node{son:map[pair]*node{}}
}
            cur = cur.son[p]
            ans +=int64(cur.cnt)
}
        cur.cnt++
}
return
}


func main(){
    words:=[]string{"a","aba","ababa","aa"}
    fmt.Println(countPrefixSuffixPairs(words))
}

在这里插入图片描述

Python完整代码如下:

# -*-coding:utf-8-*-

classTrieNode:
def__init__(self):
        self.children ={}
        self.count =0

defcount_prefix_suffix_pairs(words):
    root =TrieNode()
    ans =0

for s in words:
        current = root
        length =len(s)

for i inrange(length):
            p =(s[i], s[length -1- i])# 使用元组表示前缀和后缀字符对
if p notin current.children:
                current.children[p]=TrieNode()
            current = current.children[p]
            ans += current.count  # 统计满足条件的对数
        current.count +=1# 更新当前节点的计数

return ans

if __name__ =="__main__":
    words =["a","aba","ababa","aa"]
print(count_prefix_suffix_pairs(words))

在这里插入图片描述

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