[LeetCode解題攻略] 14. Longest Common Prefix

更新 發佈閱讀 8 分鐘

題目描述

給定一組字符串,找出它們的最長公共前綴 (Longest Common Prefix)。如果沒有公共前綴,返回空字串 ""

範例 1
Input: strs = ["flower", "flow", "flight"]
Output: "fl"

    • 這些字符串的公共前綴為 "fl"

範例 2

Input: strs = ["dog", "racecar", "car"]
Output: ""

    • 這些字符串之間沒有公共前綴,返回 ""

解題思路

解決這個問題的關鍵在於如何高效地縮小範圍,找到最長公共前綴。以下列出常見的解法:

  1. 水平掃描法
    將第一個字符串作為基準,依次與後面的字符串比較並縮小公共前綴的長度。
  2. 垂直掃描法
    逐列掃描每個字符串,檢查每列的字符是否相同。如果發現不一致,立即結束。
  3. 分治法
    將字符串數組分為兩部分,遞歸地找出每部分的最長公共前綴,然後合併。
  4. 二分查找法
    以最短字符串的長度作為搜索範圍,使用二分查找法判斷某個長度是否為公共前綴。

解法 1:水平掃描法

思路

  • 將第一個字符串作為初始公共前綴,依次與其他字符串比較並縮短公共前綴,直到匹配完成或前綴為空。

實現 (Python)

class Solution:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
if not strs:
return ""

# 初始化 prefix 為第一個字符串
prefix = strs[0]

for s in strs[1:]:
# 縮短 prefix,直到找到公共部分
while not s.startswith(prefix):
prefix = prefix[:-1]
if not prefix:
return ""

return prefix

時間與空間複雜度

  • 時間複雜度:O(S),其中 S 是所有字符串字符的總數。最壞情況下,我們需要遍歷所有字符串的每個字符。
  • 空間複雜度:O(1),只需要額外的變量來存儲前綴。

解法 2:垂直掃描法

思路

  • 逐列掃描每個字符串,檢查是否所有字符串在相同位置的字符一致。一旦發現某列字符不同,立即返回當前的公共前綴。

實現 (Python)

class Solution:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
if not strs:
return ""

for i in range(len(strs[0])):
char = strs[0][i]
for s in strs[1:]:
# 如果超出長度或字符不匹配,結束掃描
if i >= len(s) or s[i] != char:
return strs[0][:i]

return strs[0]

時間與空間複雜度

  • 時間複雜度:O(S),同樣需要檢查所有字符。
  • 空間複雜度:O(1)。

解法 3:分治法

思路

  • 將字符串數組分成兩部分,遞歸地找出每部分的最長公共前綴,然後合併兩部分的結果。

實現 (Python)

class Solution:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
if not strs:
return ""

def commonPrefix(left, right):
min_len = min(len(left), len(right))
for i in range(min_len):
if left[i] != right[i]:
return left[:i]
return left[:min_len]

def divideAndConquer(strs, l, r):
if l == r:
return strs[l]
mid = (l + r) // 2
left_prefix = divideAndConquer(strs, l, mid)
right_prefix = divideAndConquer(strs, mid + 1, r)
return commonPrefix(left_prefix, right_prefix)

return divideAndConquer(strs, 0, len(strs) - 1)

時間與空間複雜度

  • 時間複雜度:O(S),每次遞歸都需要比較兩部分的前綴。
  • 空間複雜度:O(log(N)),其中 N 是字符串數組的大小,遞歸的深度最多為 log(N)。

解法 4:二分查找法

思路

  • 將最短字符串的長度作為二分查找的搜索範圍。
  • 每次檢查中間長度是否為公共前綴,並根據結果縮小範圍。

實現 (Python)

class Solution:
def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:
if not strs:
return ""

def isCommonPrefix(length):
prefix = strs[0][:length]
return all(s.startswith(prefix) for s in strs)

min_len = min(len(s) for s in strs)
low, high = 0, min_len

while low < high:
mid = (low + high + 1) // 2
if isCommonPrefix(mid):
low = mid
else:
high = mid - 1

return strs[0][:low]

時間與空間複雜度

  • 時間複雜度:O(S × log(M)),其中 M 是最短字符串的長度,S 是所有字符串字符的總數。
  • 空間複雜度:O(1)。

總結

最推薦的解法是水平掃描法垂直掃描法,因為它們簡單直觀且能高效地處理大多數情況。如果數據規模較大,且字符串的長度有較大差異,可以考慮分治法二分查找法進一步優化。


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