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leetcode 1901 ~ 1950
统计包含给定前缀的字符串

统计包含给定前缀的字符串

难度:

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题目描述

代码结果

运行时间: 20 ms, 内存: 16.7 MB


/*
 * 思路:
 * 我们可以使用 Java Stream API 来简化代码。
 * 使用 filter 方法筛选出以 pref 作为前缀的字符串,然后使用 count 方法计算数量。
 */
import java.util.Arrays;

public class Solution {
    public long prefixCount(String[] words, String pref) {
        return Arrays.stream(words)
                     .filter(word -> word.startsWith(pref))
                     .count();
    }
}

解释

方法:

此题解采用了直接的方法来解决问题,即检查数组 `words` 中每个字符串是否以给定的前缀 `pref` 开始。这里使用了 Python 列表推导式和 `startswith` 方法来实现这一点。`startswith` 方法检查字符串是否以特定前缀开始,并返回布尔值。列表推导式会为 `words` 中的每个元素生成一个布尔值列表,然后 `sum` 函数计算列表中 `True` 的总数(即以 `pref` 开始的字符串数量)。

时间复杂度:

O(n * p)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

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在算法中使用`startswith`方法来检查前缀的原因是什么?是否有其他方法可以实现相同的功能?
`startswith`方法是一个内置的Python字符串函数,它提供了一种直观、简洁且效率较高的方式来检查一个字符串是否以特定的前缀开始。使用这个方法可以清晰地表达意图,且由于是内置方法,通常比自行实现的方法性能更优。除了`startswith`,我们也可以使用字符串切片来检查前缀,例如通过比较`w[:len(pref)] == pref`来实现。这种方法虽然也能工作,但在可读性和表达性上不如`startswith`方法直观。
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列表推导式在处理大规模数据时的性能表现如何?是否存在更高效的处理方式?
列表推导式在处理较小至中等规模的数据时通常很高效且易于编写,但在处理大规模数据时可能会导致较高的内存消耗,因为它会创建一个临时列表来存储中间结果。对于非常大的数据集,使用生成器表达式(使用圆括号而非方括号)可以更节省内存,因为生成器表达式会产生一个迭代器,按需计算每个元素,而不是一次性生成整个列表。例如,可以改写为:`sum(w.startswith(pref) for w in words)`。此外,对于极大的数据集或需要高度优化的场景,可能需要采用多线程或多进程来并行处理数据,或者使用更高效的数据结构如前缀树(Trie)。
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是否考虑了`pref`长度大于某些`words`中字符串长度的情况?这种情况下`startswith`方法的返回结果是什么?
是的,`startswith`方法在设计时已经考虑到了前缀`pref`可能大于字符串`w`的长度的情况。在这种情况下,`startswith`方法会返回`False`,因为一个较短的字符串不可能以一个较长的字符串作为前缀。这保证了算法的鲁棒性,即使在面对长度不一或异常数据时也能正确处理。

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