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前端算法必刷题系列[64]

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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

leetcode 传送门

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"
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示例 2:

输入:strs = ["dog","racecar","car"]
输出:""
解释:输入不存在公共前缀。
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基本思路

先做个广告,我上一篇思维题很有意思,可以一看放松下脑子。 点击这里快速进入

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
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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))
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123. 最长连续递增序列 (longest-continuous-increasing-subsequence)

标签

  • Array
  • 简单

题目

leetcode 传送门

这里不贴题了,leetcode打开就行,题目大意:

给定一个未经排序整数数组,找到最长且连续递增子序列,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 57 在原数组里被 4 隔开。 
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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复制代码

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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另外向大家着重推荐下这个系列的文章,非常深入浅出,对前端进阶的同学非常有作用,墙裂推荐!!!核心概念和算法拆解系列

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参考

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前端
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