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这个系列没啥花头，就是纯 leetcode 题目拆解分析，不求用骚气的一行或者小众取巧解法，而是用清晰的代码和足够简单的思路帮你理清题意。让你在面试中再也不怕算法笔试。
122. 最长公共前缀 (longest-common-prefix)
标签
- 字符串
- 简单
题目
这里不贴题了，leetcode打开就行，题目大意：
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 ""。
示例 1：
输入：strs = ["flower","flow","flight"]
输出："fl"
示例 2：
输入：strs = ["dog","racecar","car"]
输出：""
解释：输入不存在公共前缀。
基本思路
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本题有个技巧，可以先对这些字符数组进行排序，排完之后，我们只需要对头尾两个元素进行公共前缀查询就行了。
第二个点，公共前缀 Js 中可以用一个判断字符串是否以某个字符开头的 api 函数会较简单。
String.prototype.startsWith()
startsWith()方法用来判断当前字符串是否以另外一个给定的子字符串开头，并根据判断结果返回 true 或 false。
例子
const str1 = 'Saturday night plans';
console.log(str1.startsWith('Sat'));
// expected output: true
console.log(str1.startsWith('Sat', 3));
// expected output: false
console.log(str1.startsWith('urday', 3));
// 从坐标 3开始，就是 true
语法
str.startsWith(searchString[, position])
参数
searchString
要搜索的子字符串。
- position 可选
在 str 中搜索 searchString 的开始位置，默认值为 0。
返回值
如果在字符串的开头找到了给定的字符则返回 true；否则返回 false。
描述
这个方法能够让你确定一个字符串是否以另一个字符串开头。这个方法
区分大小写。
写法实现
var longestCommonPrefix = function(strs) {
let [res, len] = ["", strs.length]
// 特判 len = 0
if (len === 0) {
return ""
}
// 特判 len = 1
if (len === 1) {
return strs[0]
}
// 我们可以先简化这个问题，因为 Js 数组可以按字典序排序 sort()
// 排序后数组只需比较头尾两个元素，找出最长公共前缀
let startStr = strs.sort()[0]
let endStr = strs.sort()[len - 1]
for (let i = 0; i < startStr.length; i++) {
let temp = startStr.substring(0, i+1)
// 同时以截取的字符串开头，res 就是公共子串
if (startStr.startsWith(temp) && endStr.startsWith(temp)) {
res = temp
}
}
return res
};
let strs = ["flower", "flight", "flow"]
console.log(longestCommonPrefix(strs))
123. 最长连续递增序列 (longest-continuous-increasing-subsequence)
标签
- Array
- 简单
题目
这里不贴题了，leetcode打开就行，题目大意：
给定一个未经排序的整数数组，找到最长且连续递增的子序列，并返回该序列的长度。
连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定，如果对于每个 l <= i < r，都有 nums[i] < nums[i + 1] ，那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。
示例 1：
输入：nums = [1,3,5,4,7]
输出：3
解释：最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为3。
尽管 [1,3,5,7] 也是升序的子序列, 但它不是连续的，因为 5 和 7 在原数组里被 4 隔开。
示例 2：
输入：nums = [2,2,2,2,2]
输出：1
解释：最长连续递增序列是 [2], 长度为1。
基本思路
思路还是比较简单的，就是遍历数组，记录下历史最大，和当前的长度比较更新最大值，遍历到最后，得到最长连续递增序列。代码注释应该已经比较清晰。
写法实现
var findLengthOfLCIS = function(nums) {
if (nums.length === 0) {
return 0;
}
// curCount 记录本次循环时当前递增序列长度
let [res, curCount, len] = [0, 1, nums.length]
for (let i = 0; i < len; i++) {
if (nums[i] < nums[i+1]) {
// console.log(nums[i], '==')
curCount++;
} else {
// 说明递增断了，从当前，记录下一个递增序列吧
curCount = 1;
}
// 当前递增序列长度跟历史比较取最大
res = Math.max(res, curCount)
}
return res
}
let nums = [1,3,5,4,7]
console.log(findLengthOfLCIS(nums))
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