力扣热题——查找包含给定字符的单词
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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。