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leetcode 1801 ~ 1850
统计出现过一次的公共字符串

统计出现过一次的公共字符串

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 16 ms, 内存: 17.0 MB


/*
题目思路:
1. 使用 Java Stream 处理两个字符串数组,分别统计每个字符串的出现次数。
2. 过滤出在两个数组中都恰好出现一次的字符串,并统计数量。
*/

import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;

public class Solution {
    public int countWords(String[] words1, String[] words2) {
        // 统计 words1 中每个字符串的出现次数
        Map<String, Long> count1 = Arrays.stream(words1)
                .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting()));
        // 统计 words2 中每个字符串的出现次数
        Map<String, Long> count2 = Arrays.stream(words2)
                .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting()));
        // 过滤并统计在两个数组中都恰好出现一次的字符串数量
        return (int) count1.entrySet().stream()
                .filter(e -> e.getValue() == 1 && count2.getOrDefault(e.getKey(), 0L) == 1)
                .count();
    }
}

解释

方法:

本题的解决方案通过使用Python的collections.Counter类来创建两个字典,分别统计words1和words2中每个字符串的出现次数。然后,遍历words1的计数器(cnt1),检查每个字符串在两个数组中是否都恰好出现了一次。如果一个字符串在words1中出现一次,并且在words2中也出现一次,这个字符串就符合条件。最后,对所有符合条件的字符串计数,得到最终结果。

时间复杂度:

O(n + m)

空间复杂度:

O(n + m)

代码细节讲解

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在计算字符串出现次数时,为什么选择使用Python的collections.Counter类而不是手动维护字典或使用其他数据结构?
使用Python的collections.Counter类可以更简洁和高效地计算字符串的出现次数。Counter类是专门为计数任务设计的,它基于字典实现,但提供了额外的功能和优化,可以自动处理元素的初始化和计数增加,避免了手动字典时可能出现的错误和冗余代码。此外,Counter还提供了其他有用的方法,如most_common(),可以方便地进行进一步的数据分析和操作。
🦆
如果words1或words2其中一个为空数组,这种情况在当前算法中是如何处理的?
如果words1或words2中任一数组为空,Counter对应的字典将不包含任何元素,那么在执行求和计算符合条件的字符串数量时,由于其中一个字典中不包含任何键,所以对于任何来自另一非空数组的字符串,检查其是否在空的字典中出现一次都将返回False。因此,最终结果将是0,表示没有字符串同时在两个列表中恰好出现一次。这种情况下,算法自然而然地处理了空数组的输入,不需要额外的条件判断。
🦆
在处理大数据集时,如何优化当前算法以降低内存使用或提高执行效率?
为了优化大数据集时的内存使用和执行效率,可以考虑以下策略:1. 使用更高效的数据结构,如使用HashMap以减少内存开销。2. 在读取数据时采用流式处理,逐步计数而不是一次性加载整个数据集到内存中。3. 对于非常大的数据集,可以考虑使用分布式处理,例如MapReduce模式,将数据集分割成多个部分,分别在不同的机器上进行计数,然后合并结果。4. 对数据进行预处理,如去除不可能符合条件的元素,这样可以减少后续处理的数据量。5. 利用多线程或异步处理来提高处理速度。这些策略可以根据实际数据的特点和资源的可用性灵活选择。

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