物以類聚 尋找共同的字元_字典應用_Leetcode #1002

更新於 2024/06/06閱讀時間約 3 分鐘

題目敘述

給定一個字串陣列,請把它們所共有的字元伴隨著出現次數輸出

例如:每個字串都有兩個a,三個b,則輸出["a","a","b","b","b"]


測試範例

Example 1:

Input: words = ["bella","label","roller"]
Output: ["e","l","l"]

Example 2:

Input: words = ["cool","lock","cook"]
Output: ["c","o"]

約束條件

Constraints:

  • 1 <= words.length <= 100

每個單字的長度介於1~100之間。

  • 1 <= words[i].length <= 100

輸入陣列有1~100個單字。

  • words[i] consists of lowercase English letters.

每個單字只會有小寫英文字母。


觀察

共有的字元怎麼找?

其實就是交集的部分。

每個單字取交集,得到的就是共同的字元。


如果再考慮出現次數,可以使用字典統計每個字元的出現次數,再逐一對每個單字產生的字典取交集,得到的就是共同的字元伴隨著共有的出現次數


演算法 字典統計出現次數+字典取交集

承接觀察點的思考。

針對每個單字建立字典,統計每個字元的出現次數

接著對每個字典取交集,得到的就是共同的字元,伴隨著共有的出現次數


程式碼 字典統計出現次數+字典取交集

from collections import Counter
from functools import reduce

class Solution:
def commonChars(self, A: List[str]) -> List[str]:

# Base case:
A[0] = Counter(A[0])

# functor to evaluate intersection of Counter
func = lambda x, y: x & Counter(y)

# update dictionary for common characters by itersection of Counter
str_occ_dict = reduce( func, A)

return list( str_occ_dict.elements() )

複雜度分析

時間複雜度: O(n)

掃描過每個單字,統計每個英文字母的出現次數,接著取交集。


空間複雜度: O(n)

需要建立字典,題目已經說都是小寫英文字母,最多只會占用O(26*n) = O(n)的空間。


關鍵知識點

集合(Set): 檢查元素是否存在。

字典(HashMap, Dictionary): 統計元素的出現次數。

以本題來說,字典比集合更符合需求,是比較直覺也比較適合的資料結構。


Reference

[1] Find Common Characters - LeetCode

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由有業界實戰經驗的演算法工程師, 手把手教你建立解題的框架, 一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。 著重在讓讀者啟發思考、理解演算法,熟悉常見的演算法模板。 深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義,融會貫通演算法與資料結構的應用。 在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法,或者同一招解不同的題目,擴展廣度,並加深印象。
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給定一個字串s,以s擁有的字元製造迴文字串。要能製造出的迴文字串長度最長是多少,觀察迴文字串不外乎兩種模式對稱部分 + 核心字元 + 對稱部分,其中,核心字元在正中央出現一次,或者 對稱部分 + 對稱部分。使用演算法統計出現次數並推理出盡可能充分利用每個字元的迴文字串製造方法。
給定一個二維的二元矩陣,計算正方形的最大面積。利用DP演算法及最大化正方形邊長的方法,遍歷矩陣,釐清DP初始狀態並推導出DP狀態轉移關係式。複雜度分析說明了時間複雜度和空間複雜度。關鍵知識點是找出最大的正方形邊長。
Append Characters to String to Make Subsequence 給定兩個字串s和字串t。 請計算最少的字元串接數量是多少,串接在s的尾端,使得t是s的子序列。 測試範例 Example 1: Input: s = "coaching", t =
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