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leetcode 1751 ~ 1800
检查字符串是否为数组前缀

检查字符串是否为数组前缀

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题目描述

代码结果

运行时间: 25 ms, 内存: 16.0 MB


/*
 * This solution uses Java Streams to achieve the same goal in a more functional style. 
 * We use a Stream of the words array and iterate through the elements, 
 * accumulating them into a StringBuilder until the result matches the input string 's' 
 * or its length exceeds 's'.
 */
import java.util.stream.*;

public class PrefixStringStream {
    public boolean isPrefixString(String s, String[] words) {
        StringBuilder prefix = new StringBuilder();
        return IntStream.range(0, words.length)
                .mapToObj(i -> words[i])
                .takeWhile(word -> {
                    prefix.append(word);
                    return prefix.length() <= s.length();
                })
                .anyMatch(word -> prefix.toString().equals(s));
    }
}

解释

方法:

该题解的思路是通过一个累加器 sum 来跟踪 s 中已匹配的字符数。对 words 数组中的每个字符串 i 进行遍历,首先检查当前 sum 是否已经等于 s 的长度,如果是,则停止处理,因为不需要再继续匹配更多的字符串。然后,检查 s 从位置 sum 到 sum + len(i) 的子串是否等于字符串 i。如果匹配,将 i 的长度加到 sum 上,继续下一个字符串的匹配;如果不匹配,直接返回 False。最后,循环结束后,检查 sum 是否等于 s 的总长度,如果是,则说明 s 可以完全由 words 数组中的一些字符串按顺序连接得到,否则返回 False。

时间复杂度:

O(n * m)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

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在题解中,提到如果sum等于s的长度时就停止循环,这样的操作是否会导致一些边界情况下无法正确判断,比如s已完全由words前几个元素组成但还未遍历完整个words数组?
该操作不会导致边界情况下的判断错误。当sum等于s的长度时,意味着s已被words数组中的前几个元素完全匹配,此时s的所有字符都已被正确组合,而后续的words元素是否继续存在已不影响结果。因此,提前终止循环是合理且高效的,避免了不必要的比较操作。
🦆
题解中的比较操作为s[sum:sum+len(i)] == i,这种方式是否考虑到了当words中某个字符串长度加sum超过s的长度的情况?
题解中的比较操作确实考虑到了这种情况。Python的字符串切片操作(s[sum:sum+len(i)])在sum+len(i)超过s的长度时,会返回从sum开始到字符串结束的部分,而不会引发错误。如果这部分字符串不等于words中的字符串i,则会直接返回False,从而防止了索引超出范围的问题。
🦆
题解最后使用sum != len(s)来判断是否返回False,这里是否考虑了words数组中可能存在空字符串,且这样的空字符串如何影响sum的计算和最终结果?
题解确实考虑了空字符串的存在。在Python中,空字符串的长度为0,因此在for循环中遇到空字符串时,sum的值不会增加。如果所有非空字符串已经使得sum等于s的长度,空字符串不会影响这一结果。因此,使用sum != len(s)来判断是有效的,它确保了所有必要的字符都已被匹配,且没有多余的字符。
🦆
该题解使用for循环遍历words数组,为什么选择这种方法而不是其他如递归或动态规划的方法?这种遍历方法在什么情况下最为有效?
在这个特定的问题中,使用for循环遍历words数组是一个直观且高效的方法,因为它直接按顺序检查words数组中的每个元素与s的匹配情况。递归或动态规划可能会引入不必要的复杂性和额外的内存使用。for循环方法在words数组相对短小,且每次比较操作代价不高时效率较高,特别是在需要顺序访问和处理每个元素的场景中。

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