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leetcode 1301 ~ 1350
数组中的字符串匹配

数组中的字符串匹配

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题目描述

代码结果

运行时间: 27 ms, 内存: 15.9 MB


/*
 * 思路:
 * 1. 使用 Java Stream 处理字符串数组。
 * 2. 遍历每个单词,检查它是否是其他任何单词的子字符串。
 * 3. 将满足条件的单词收集到结果列表中。
 */

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class Solution {
    public List<String> stringMatching(String[] words) {
        return Arrays.stream(words)
                     .filter(word -> Arrays.stream(words)
                                           .anyMatch(otherWord -> !otherWord.equals(word) && otherWord.contains(word)))
                     .collect(Collectors.toList());
    }
}

解释

方法:

此题解采用了双重循环的方法来检查数组中的每个单词是否为其他单词的子字符串。外层循环遍历数组中的每个单词,内层循环则用来检查当前选中的单词是否为数组中其他单词的子字符串。如果是,则将其添加到结果列表中,并立即跳出内层循环,以避免重复添加相同的子字符串。

时间复杂度:

O(n^2 * m)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

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为什么在检查子字符串时要确保`i != j`,这一条件是用来解决什么问题?
在检查子字符串时确保`i != j`是为了避免将单词与其自身进行比较。如果没有这个条件,每个单词都会被错误地认为是自己的子字符串,因为任何字符串都是其自身的子字符串。这个条件确保了只有当一个单词是另一个不同单词的子字符串时,它才会被考虑添加到结果列表中。
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在解决方案中使用了`in`关键字来检查子字符串,这种方法的效率如何?是否存在更高效的字符串匹配算法?
使用`in`关键字来检查子字符串是一种简单且直观的方法,其时间复杂度大致为O(n*m),其中n和m分别是两个字符串的长度。尽管这种方法在简单场景下足够高效,但在涉及大规模数据或需要高性能匹配的情况下,可以考虑更高效的字符串匹配算法,如KMP算法、Boyer-Moore算法或Rabin-Karp算法。这些算法通过更复杂的预处理和搜索策略,能够在特定条件下提供更好的性能。
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解决方案中提到的避免重复添加子字符串的方法,能否详细解释其必要性和实现方式?
在这个解决方案中,避免重复添加子字符串的必要性在于确保每个作为其他单词子字符串的单词只被添加一次到结果列表中。实现方式是通过在内层循环中一旦发现当前单词是其他单词的子字符串,立即使用`break`语句跳出循环。这样可以防止因为一个单词可能是多个单词的子字符串而被重复添加多次。
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在最坏情况下,所有单词都是其他单词的子字符串,如何优化算法以处理这种极端情况?
在这种极端情况下,当前算法的性能会受到较大影响,因为每个单词都需要与数组中的每个其他单词进行比较。一种可能的优化是首先按字符串长度对数组进行排序。这样,只需要检查长度较短的字符串是否为长度较长字符串的子字符串,可以减少一些不必要的比较。另外,也可以考虑使用高效的字符串匹配算法如KMP来替代简单的`in`操作,以提高匹配的效率。

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