当前位置: 首页 > news >正文

力扣热题——查找包含给定字符的单词

目录

题目链接:2942. 查找包含给定字符的单词 - 力扣(LeetCode)

题目描述

解法一:简单拿捏

Java写法:

C++写法:

C写法:

Python写法:

运行时间

时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度分析

空间复杂度分析

总结


题目链接:2942. 查找包含给定字符的单词 - 力扣(LeetCode)

注:下述题目描述和示例均来自力扣

题目描述

给你一个下标从 0 开始的字符串数组 words 和一个字符 x 。

请你返回一个 下标数组 ,表示下标在数组中对应的单词包含字符 x 。

注意 ,返回的数组可以是 任意 顺序。

示例 1:

输入:words = ["leet","code"], x = "e"
输出:[0,1]
解释:"e" 在两个单词中都出现了:"leet" 和 "code" 。所以我们返回下标 0 和 1 。

示例 2:

输入:words = ["abc","bcd","aaaa","cbc"], x = "a"
输出:[0,2]
解释:"a" 在 "abc" 和 "aaaa" 中出现了,所以我们返回下标 0 和 2 。

示例 3:

输入:words = ["abc","bcd","aaaa","cbc"], x = "z"
输出:[]
解释:"z" 没有在任何单词中出现。所以我们返回空数组。

提示:

  • 1 <= words.length <= 50
  • 1 <= words[i].length <= 50
  • x 是一个小写英文字母。
  • words[i] 只包含小写英文字母。

解法一:简单拿捏

        遍历字符串数组中的每一个单词,每个单词的话,检查它是否包含目标字符 x。如果包含,则记录该单词在原数组中的下标。最后将所有符合条件的下标组成数组返回。整体做法是暴力枚举每个单词并逐个判断字符是否存在,虽然简单但效率足够,适用于题目给出的数据规模限制。

Java写法:

class Solution {public List<Integer> findWordsContaining(String[] words, char x) {List<Integer> result = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < words.length; i++) {if (words[i].indexOf(x) != -1) {result.add(i);}}return result;}
}

C++写法:

class Solution {
public:vector<int> findWordsContaining(vector<string>& words, char x) {vector<int> result;for (int i = 0; i < words.size(); ++i) {if (words[i].find(x) != string::npos) {result.push_back(i);}}return result;}
};

C写法:

/*** Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().*/
int* findWordsContaining(char** words, int wordsSize, char x, int* returnSize) {// 初始化返回大小为0*returnSize = 0;// 动态分配结果数组,初始大小可以根据需要调整int* result = (int*)malloc(sizeof(int) * wordsSize);for (int i = 0; i < wordsSize; ++i) {// 使用 strchr 检查字符是否在单词中if (strchr(words[i], x) != NULL) {result[(*returnSize)++] = i;}}// 如果没有找到任何匹配项,则释放分配的内存并返回NULLif (*returnSize == 0) {free(result);return NULL;}return result;
}

Python写法:

class Solution(object):def findWordsContaining(self, words, x):return [index for index, word in enumerate(words) if x in word]

运行时间

时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度分析

  • 外层循环:遍历 words 数组需要 O(n) 的时间,其中 n 是 words 数组的长度。
  • 内层操作:对于 words 数组中的每一个单词,调用 strchr 函数来查找字符 x。假设平均每个单词的长度为 m,则 strchr 的最坏情况时间复杂度是 O(m),因为它可能需要检查单词中的每个字符。

因此,整体的时间复杂度是 O(n * m),其中:

  • n 是 words 数组的长度,
  • m 是单词的平均长度。

空间复杂度分析

  • 空间消耗:主要的空间消耗在于存储符合条件的单词下标的数组。在最坏的情况下,所有的单词都包含字符 x,此时需要的空间为 O(n)。此外,还有一小部分额外的空间用于变量和函数调用栈。



总结

        该题目要求找出字符串数组中包含指定字符x的所有单词下标。解题思路是遍历数组,逐个检查单词是否包含x。算法时间复杂度为O(n*m)(n为数组长度,m为单词平均长度),空间复杂度为O(n)。提供了Java、C++、C和Python四种实现方案,均采用线性扫描和字符串查找方法。题目数据规模较小(n≤50),暴力解法完全适用且高效。

相关文章:

  • 上海内推 | 上海算法创新研究院-上海交大联合招收空间智能/具身智能算法实习生
  • springboot中redis的事务的研究
  • 动态规划dp
  • 力扣刷题DAY16(二叉树+迭代遍历)
  • NHANES指标推荐:PHDI
  • 数据库blog6_商业数据库下载知识
  • Day 34
  • 【强化学习】#7 基于表格型方法的规划和学习
  • 续位值运算---左移、右移
  • 2025年安克创新Anker社招校招入职测评 | 3天备考、自适应能力cata测评北森题库、安克创造者启航试炼、安克AI能力测评能力测评历年真题
  • 抖音出品AI短剧《牧野诡事》能否给AI短剧带来新一轮爆发?
  • Linux中的nfs
  • Linux(6)——第一个小程序(进度条)
  • python打卡day35@浙大疏锦行
  • ping命令常用参数以及traceout命令
  • Cookie 与 Session
  • 25. 日志装饰器的开发
  • springboot 多模块,打包为一个jar包
  • 细胞冻存的注意事项,细胞冻存试剂有哪些品牌推荐
  • day25JS- es5面向对象、Proxy代理对象
  • 加强网站建设的措施/关键词统计工具有哪些
  • 有哪些网站用java做的/怎样做自己的网站
  • 想找做海报的超清图片去哪个网站找/关键词优化意见
  • 做网站做一个什么主题的/沈阳企业网站seo公司
  • 赣州网站推广/廊坊百度seo公司
  • 网站 备案 拍照/搜索引擎营销的五大特点