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 26 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 str1 和 str2。
当 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 < j 且 isPrefixAndSuffix(words[i], words[j]) 为 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+1 到 n,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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