leetcode
leetcode 1751 ~ 1800
作为子字符串出现在单词中的字符串数目

作为子字符串出现在单词中的字符串数目

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 25 ms, 内存: 16.1 MB


/*
 * 思路:
 * 使用 Java Stream 的方式解决问题。
 * 对 patterns 数组进行流式处理,筛选出是 word 的子字符串的元素,
 * 然后计算这些元素的数量。
 */
import java.util.Arrays;

public class Solution {
    public int numOfStrings(String[] patterns, String word) {
        return (int) Arrays.stream(patterns)
                .filter(word::contains)
                .count();
    }
}

解释

方法:

题解采用了直接遍历的方法。对于每个patterns数组中的字符串(称为pattern),它检查该字符串是否为word的子字符串。如果是,结果计数器result增加1。最后返回result,即作为子字符串出现在word中的patterns元素的总数。

时间复杂度:

O(n*m*k)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
在这种算法实现中,如何保证当`word`字符串非常长时,仍然能高效地检查每个`pattern`是否为子字符串?
在word字符串非常长时,直接遍历方法的效率可能不是最优的。为了提高效率,可以考虑使用更高效的字符串搜索算法,如KMP算法、Boyer-Moore算法或Rabin-Karp算法。这些算法可以在最坏情况下提供近线性的时间复杂度,从而更有效地处理长字符串。
🦆
如果`patterns`数组包含重复的字符串,该算法如何处理?是否会多次计数同一个字符串?
当前的算法实现会对patterns中的每个字符串进行检查,不论其是否重复。因此,如果patterns数组中包含重复的字符串,每个重复的字符串都会被单独计算。如果需要避免这种重复计数,可以首先使用集合(Set)来去除patterns数组中的重复元素,然后再进行子字符串的检查。
🦆
算法在处理非常短的`word`或非常长的`pattern`时会遇到什么问题?例如,如果`pattern`长度大于`word`长度,这种情况下如何优化检查效率?
如果`pattern`的长度大于`word`的长度,那么`pattern`不可能是`word`的子字符串。在这种情况下,可以在检查之前先进行一次长度比较。如果`pattern`长度大于`word`长度,直接跳过该pattern的检查以节省时间。这种优化可以减少不必要的子字符串检查,从而提高算法效率。
🦆
在实际应用中,该算法对于字符串的编码方式(如ASCII、Unicode)是否有特殊要求或者可能存在的问题?
该算法基本上是与字符串的编码方式无关的,因为它依赖于Python的内置字符串处理功能,这些功能良好地支持了多种编码方式,包括ASCII和Unicode。然而,在处理包含复杂字符(如表情符号或其他Unicode字符)的字符串时,需要注意字符边界和字符长度的问题,因为这些字符可能占用多个字节。这可能影响到子字符串的正确检测,特别是在跨语言或跨文化的数据处理中。

相关问题