LeetCode 14.最長共通接頭辞最長の共通のプレフィックス

最長の共通のプレフィックス

14.最長共通接頭辞

文字列の配列の中で最長の共通のプレフィックスの文字列を検索する関数を書きます。

共通の接頭辞がない場合は、空の文字列を返します""。

例1：

Input: ["flower","flow","flight"]
Output: "fl"

例2：

Input: ["dog","racecar","car"]
Output: ""
Explanation: There is no common prefix among the input strings.

垂直走査

各ストリングの現在の位置を表す、共通ポインタの使用。テンプレートとして最初に一致する文字列を取ります。残りの文字列は、文字の位置に一つ一つに一致すると、テンプレートの文字列の先頭から文字を選択します。マッチが成功した場合、次の文字に進みます。それが失敗した場合は、文字の成功をマッチングする前に、文字列は最長の共通のプレフィックスを形成しています。

public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
    if(strs == null || strs.length == 0){
        return "";
    }
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    int strsSize = strs.length;
    int firstSize = strs[0].length();
    for(int i = 0; i < firstSize ; i++){
        char c = strs[0].charAt(i);
        for(int j = 1; j < strs.length; j++){
            if(i >= strs[j].length()) return result.toString();
            if(c != strs[j].charAt(i)) return result.toString();
        }
        result.append(c);
    }
    return result.toString();     
}

水平走査

思想水平走査は、最初の文字列と第二の最長プレフィックス文字列を取得し、次の接頭文字列と文字列の接頭文字列を見つけることです。最長プレフィックス文字列の文字列のすべてにわたって得られた文字列を下にこのような更新接頭辞文字列は、このグループの文字列です。

 public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
    if (strs.length == 0) return "";
    String prefix = strs[0];
    for (int i = 1; i < strs.length; i++)
        while (strs[i].indexOf(prefix) != 0) {
            prefix = prefix.substring(0, prefix.length() - 1);
            if (prefix.isEmpty()) return "";
        }        
    return prefix;
}

分割統治

水平走査方法の中から、我々は唯一の一方的な操作で見つけることができ、ケースは、左から右にスキャンされ、実際には、我々は右から左にスキャン組み合わせることができます。すなわち、中間スキャンなど同時に両側。いわゆる分割統治。時間の複雑さがあります

public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
    if (strs == null || strs.length == 0) return "";    
        return longestCommonPrefix(strs, 0 , strs.length - 1);
}

private String longestCommonPrefix(String[] strs, int l, int r) {
    if (l == r) {
        return strs[l];
    }
    else {
        int mid = (l + r)/2;
        String lcpLeft =   longestCommonPrefix(strs, l , mid);
        String lcpRight =  longestCommonPrefix(strs, mid + 1,r);
        return commonPrefix(lcpLeft, lcpRight);
   }
}

String commonPrefix(String left,String right) {
    int min = Math.min(left.length(), right.length());       
    for (int i = 0; i < min; i++) {
        if ( left.charAt(i) != right.charAt(i) )
            return left.substring(0, i);
    }
    return left.substring(0, min);
}

二分法

私たちは、共通のプレフィックス文字列の観点から考えることができます。最初の最短の文字列は、最小の文字列を満たしている必要があります。したがって、我々は最初のテンプレートは、二つの部分の二分法に切断テンプレートとして最小の文字列の長さを識別することができます。だから、直接、すべての文字列を一致させるために、スプリットの左側の部分を取ることができます。マッチが成功することができた場合は、右の部分、左部分及びその試合の右部分を分割します。

public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
    if (strs == null || strs.length == 0)
        return "";
    int minLen = Integer.MAX_VALUE;
    for (String str : strs)
        minLen = Math.min(minLen, str.length());
    int low = 1;
    int high = minLen;
    while (low <= high) {
        int middle = (low + high) / 2;
        if (isCommonPrefix(strs, middle))
            low = middle + 1;
        else
            high = middle - 1;
    }
    return strs[0].substring(0, (low + high) / 2);
}

private boolean isCommonPrefix(String[] strs, int len){
    String str1 = strs[0].substring(0,len);
    for (int i = 1; i < strs.length; i++)
        if (!strs[i].startsWith(str1))
            return false;
    return true;
}

トライ（接頭辞木）

辞書ツリーシナリオは多いです。このようなように検索エンジンの自動塗りつぶし、ワードスペルチェッカー、IPルートクエリとなど。本質は、接頭辞トライマージ一緒です。コアはトライトラバーサルと挿入操作に位置しています。私たちは、文字列のテンプレートのような材料を選択し、文字列が辞書の木のように構成されていません。

• 挿入操作：文字列全体を横断する必要があるの挿入。文字列内の文字については、文字列は元のツリーに存在する場合、ルートノードとして、その後の文字、次の文字を通過し続けます。オリジナルのツリーは、このノードに存在しない場合、それはルートノードとみなされている間、新しいノードを追加トラバースし続けます。
• トラバーサル操作：この目的は、最長プレフィックスを横断返すことです。そのため、次の4つの条件が満たされている最長の共通のプレフィックストラバーサル出口
  • 辞書へのリーフノードトラバーサル
  • 子どもの数が複数のノードを通過します
  • 最後の文字列テンプレートへのトラバース
  • トラバース文字は存在しません。

class Solution {
    class TrieNode {
        private TrieNode[] links;
        private final int R = 26;//表示26个字母
        private boolean isEnd;//表示是否为根节点
        int size = 0;
        
        public TrieNode() {
            links = new TrieNode[R];
        }
        public void put(char ch, TrieNode node){
            links[ch - 'a'] = node;
            ++size;
        }
        public int getLinks(){
           return size;
        }
        public boolean containsKey(char ch) {
            return links[ch - 'a'] != null;
        }
        public TrieNode get(char ch) {
            return links[ch - 'a'];
        }
        public void setEnd() {
            isEnd = true;
        }
        public boolean isEnd() {
            return isEnd;
        }
    }
    
    public class Trie {
        private TrieNode root;
        public Trie() {
            root = new TrieNode();
        }
        public void insert(String word) {
            TrieNode node = root;
            for(int i = 0; i < word.length(); ++i){
                char c = word.charAt(i);
                if(!node.containsKey(c)){
                    node.put(c, new TrieNode());    
                }
                node = node.get(c);
            }
            node.setEnd();
        }
        
        private String searchPrefix(String word) {
            TrieNode node = root;
            for(int i = 0; i < word.length(); ++i){
                char c = word.charAt(i);
                if(node.isEnd() || node.getLinks() > 1 || node.get(c) == null){
                    return word.substring(0, i);
                }
                node = node.get(c);
            }
            return word;
        }
    }
    
    public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
        if(strs.length == 0) return "";
        if(strs.length == 1) return strs[0];
        
        Trie trie = new Trie();
        for(int i = 1; i < strs.length; ++i){
            trie.insert(strs[i]);
        }
        return trie.searchPrefix(strs[0]);
    }
}