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leetcode 1151 ~ 1200
串联字符串的最大长度

串联字符串的最大长度

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题目描述

代码结果

运行时间: 50 ms, 内存: 0.0 MB


/*
  题目思路:
  1. 使用回溯算法生成所有可能的字符串组合。
  2. 对于每一个组合,检查它是否由不同的字母组成。
  3. 如果是,计算其长度,并更新最大长度。
*/

import java.util.*;
import java.util.stream.*;

public class Solution {
    public int maxLength(List<String> arr) {
        return arr.stream()
                   .map(this::toCharSet)
                   .filter(Optional::isPresent)
                   .map(Optional::get)
                   .reduce(new HashSet<>(), (a, b) -> {
                       if (Collections.disjoint(a, b)) {
                           HashSet<Character> result = new HashSet<>(a);
                           result.addAll(b);
                           return result;
                       } else {
                           return a;
                       }
                   })
                   .size();
    }

    private Optional<Set<Character>> toCharSet(String s) {
        Set<Character> set = s.chars().mapToObj(c -> (char) c).collect(Collectors.toSet());
        return set.size() == s.length() ? Optional.of(set) : Optional.empty();
    }
}

解释

方法:

这个题解使用了位掩码(bitmask)来表示字符串中各个字符的存在情况。每个英文字母对应位掩码中的一个位,如果字符存在,则该位为1,否则为0。这种方法可以快速检查两个字符串是否有重复字符,只需将两个位掩码进行与操作(&)即可。算法首先将每个字符串转换为位掩码,忽略包含重复字符的字符串。然后,通过尝试将每个有效的新字符串掩码与已存在的掩码组合,并检查它们是否兼容(即无重叠位)。如果兼容,就合并这两个掩码,并更新最大长度。这种方法利用了位运算的高效性,适合解决这类问题。

时间复杂度:

O(n * 2^n)

空间复杂度:

O(2^n)

代码细节讲解

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为什么在处理字符串时选择使用位掩码来表示字符的存在,而不是使用其他数据结构如哈希表或数组?
位掩码在处理字符集合时提供了高效的空间和时间性能。相比于哈希表和数组,位掩码可以在常数时间内进行字符的检查、添加和组合操作。此外,位运算如与、或和异或操作可以非常迅速地执行,适合频繁的字符集合合并和交集检查。这些操作在哈希表或数组中会更复杂和耗时。位掩码也更节省空间,因为它只使用一个整数来表示字符的存在情况,而不需要额外的数据结构。
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在创建位掩码时,如何处理超过26个英文字母的情况,例如包含特殊字符或大写字母?
题目的解决方案假设只处理小写英文字母。如果需要处理超过26个字母的情况,包括特殊字符或大写字母,我们需要扩展位掩码的范围。例如,可以使用一个较大的整数类型或者多个整数来表示更多的字符。每个不同的字符,包括大写字母和特殊字符,都可以映射到不同的位上。然而,这需要额外的处理逻辑来确保每个字符都正确地映射和管理。
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算法中提到忽略包含重复字符的字符串,这种策略是否可能导致忽略某些潜在的最长字符串组合?
不会。忽略包含重复字符的字符串是基于问题的要求:寻找不含重复字符的最长字符串组合。包含重复字符的字符串本身就不符合要求,不能作为有效的组合部分。因此,忽略这些字符串不会影响寻找不包含重复字符的最长组合。实际上,这种策略有助于减少不必要的计算和存储,提高算法的效率。
🦆
在合并两个位掩码时,如何确保合并后的字符串长度确实是当前的最大长度?
在合并两个兼容的位掩码(即没有重叠的位)后,通过计算合并后的位掩码中1的数量来确定合并字符串的长度。这一长度是将两个不含重复字符的字符串合并后的结果。每次合并时,算法都会检查这个新长度是否超过了当前记录的最大长度,并在必要时更新最大长度。这确保了每次合并后,我们都有机会捕捉到可能的最大长度。

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