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编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。

如果不存在公共前缀,返回空字符串 ""

 

方法一:横向扫描

横向扫描的思路是先假设第一个字符串为最长公共前缀,然后依次与后面的字符串进行比较,不断更新最长公共前缀,直到遍历完所有字符串。

function longestCommonPrefix(strs: string[]): string {if (strs.length === 0) return "";let prefix = strs[0];for (let i = 1; i < strs.length; i++) {while (strs[i].indexOf(prefix)!== 0) {prefix = prefix.slice(0, prefix.length - 1);if (prefix === "") return "";}}return prefix;
}// 示例调用
const strs = ["flower", "flow", "flight"];
const prefix = longestCommonPrefix(strs);
console.log("最长公共前缀是:", prefix);
复杂度分析
  • 时间复杂度:O(mn),其中 m  是字符串数组中所有字符串的平均长度,n 是字符串的数量。最坏情况下,需要将第一个字符串与后面的所有字符串进行比较。
  • 空间复杂度:O(1),只使用了常数级的额外空间。

方法二:纵向扫描

纵向扫描的思路是从所有字符串的第一个字符开始,依次比较相同位置的字符是否相同,如果相同则继续比较下一个位置,直到出现不同字符或者到达某个字符串的末尾。

function longestCommonPrefix(strs: string[]): string {if (strs.length === 0) return "";for (let i = 0; i < strs[0].length; i++) {const char = strs[0][i];for (let j = 1; j < strs.length; j++) {if (i === strs[j].length || strs[j][i]!== char) {return strs[0].slice(0, i);}}}return strs[0];
}// 示例调用
const strs2 = ["dog", "racecar", "car"];
const prefix2 = longestCommonPrefix(strs2);
console.log("最长公共前缀是:", prefix2);
复杂度分析
  • 时间复杂度:O(mn),其中  m 是字符串数组中所有字符串的平均长度,n 是字符串的数量。需要遍历所有字符串的每个字符。
  • 空间复杂度:O(1),只使用了常数级的额外空间。

方法三:分治法

分治法的思路是将字符串数组分成两部分,分别求出两部分的最长公共前缀,然后再求这两个最长公共前缀的公共前缀。

function longestCommonPrefix(strs: string[]): string {if (strs.length === 0) return "";return divideAndConquer(strs, 0, strs.length - 1);
}function divideAndConquer(strs: string[], left: number, right: number): string {if (left === right) {return strs[left];}const mid = Math.floor((left + right) / 2);const lcpLeft = divideAndConquer(strs, left, mid);const lcpRight = divideAndConquer(strs, mid + 1, right);return commonPrefix(lcpLeft, lcpRight);
}function commonPrefix(str1: string, str2: string): string {const minLength = Math.min(str1.length, str2.length);for (let i = 0; i < minLength; i++) {if (str1[i]!== str2[i]) {return str1.slice(0, i);}}return str1.slice(0, minLength);
}// 示例调用
const strs3 = ["interspecies", "interstellar", "interstate"];
const prefix3 = longestCommonPrefix(strs3);
console.log("最长公共前缀是:", prefix3);
复杂度分析
  • 时间复杂度:O(mn),其中 m  是字符串数组中所有字符串的平均长度,n 是字符串的数量。分治法的递归过程中,每个字符都会被比较一次。
  • 空间复杂度:O(mlog),主要是递归调用栈的空间开销,递归的深度为 ,每层递归需要 m  的额外空间。

综上所述,横向扫描和纵向扫描的实现相对简单,而分治法在处理大规模数据时可能会有更好的性能表现。

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