算法编程(十九):词典中最长的单词

简介: 算法编程(十九):词典中最长的单词

写在前面


今天的这道题,是要在一个整数数组中,找出一个单词,这显然是一个关于数组的题目,但是这道题更像是一个关于字符串的题目。

因为在题目中,处理数组要比起处理字符串要简单的多。

既然如此,下面就一起来看一下吧。

image.png

题目解读


根据题目的描述来看,这道题就是要找出一个元素,保证这个元素是通过一个单词依次加入一个字母形成的。

如果数组中存在多组符合要求的元素,则取下标索引最小的一个元素。

在这道题,要善用Set集合存储元素,之后就可以在循环体中判断是否存在子元素之类。

可以通过双重循环来获取子元素路径是否存在。

具体的情况,大家可以看一下代码的编写过程。

代码实现


本次执行代码如下,大家可以自行参考一下。

public class Solution {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();
        System.out.println(solution.longestWord(new String[]{"w", "wo", "wor", "worl", "world"}));
    }
    public String longestWord(String[] words) {
        String result = "";
        Set<String> set = new HashSet<String>();
        Collections.addAll(set, words);
        for (String s : set) {
            int n = s.length(), m = result.length();
            if (n < m) {
                continue;
            }
            if (n == m && s.compareTo(result) > 0) {
                continue;
            }
            boolean flag = true;
            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                String substring = s.substring(0, i);
                if (!set.contains(substring)) {
                    flag = false;
                    break;
                }
            }
            if (flag) {
                result = s;
            }
        }
        return result;
    }
}
执行结果


这次的执行结果一般吧,效率还是没有提上来。

image.png

其他思路


有的大佬在使用字典树的方式来解决这个问题,大家可以试一下,但是我感觉不太好理解。

总结


这道题看上去简单,其实有很多坑在里面,所以只需要搞清这道题的一些特殊情况,就能解出这道题来。


相关文章
|
12天前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
29 2
|
1月前
|
存储 缓存 分布式计算
数据结构与算法学习一:学习前的准备,数据结构的分类,数据结构与算法的关系,实际编程中遇到的问题,几个经典算法问题
这篇文章是关于数据结构与算法的学习指南,涵盖了数据结构的分类、数据结构与算法的关系、实际编程中遇到的问题以及几个经典的算法面试题。
30 0
数据结构与算法学习一:学习前的准备,数据结构的分类,数据结构与算法的关系,实际编程中遇到的问题,几个经典算法问题
|
1月前
|
算法 Python
Python算法编程:冒泡排序、选择排序、快速排序
Python算法编程:冒泡排序、选择排序、快速排序
|
3月前
|
存储 算法 搜索推荐
编程之旅中的算法启示
【8月更文挑战第31天】在编程世界的迷宫里,算法是那把钥匙,它不仅能解锁问题的答案,还能引领我们深入理解计算机科学的灵魂。本文将通过一次个人的技术感悟旅程,探索算法的奥秘,分享如何通过实践和思考来提升编程技能,以及这一过程如何启示我们更深层次地认识技术与生活的交织。
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
告别低效编程!Python算法设计与分析中,时间复杂度与空间复杂度的智慧抉择!
【7月更文挑战第22天】在编程中,时间复杂度和空间复杂度是评估算法效率的关键。时间复杂度衡量执行时间随数据量增加的趋势,空间复杂度关注算法所需的内存。在实际应用中,开发者需权衡两者,根据场景选择合适算法,如快速排序(平均O(n log n),最坏O(n^2),空间复杂度O(log n)至O(n))适合大规模数据,而归并排序(稳定O(n log n),空间复杂度O(n))在内存受限或稳定性要求高时更有利。通过优化,如改进基准选择或减少复制,可平衡这两者。理解并智慧地选择算法是提升代码效率的关键。
70 1
|
3月前
|
算法 容器
【算法】滑动窗口——串联所有单词的子串
【算法】滑动窗口——串联所有单词的子串
|
3月前
|
存储 算法
【C算法】编程初学者入门训练140道(1~20)
【C算法】编程初学者入门训练140道(1~20)
|
4月前
|
存储 算法 Python
震撼!Python算法设计与分析,分治法、贪心、动态规划...这些经典算法如何改变你的编程世界!
【7月更文挑战第9天】在Python的算法天地,分治、贪心、动态规划三巨头揭示了解题的智慧。分治如归并排序,将大问题拆解为小部分解决;贪心算法以局部最优求全局,如Prim的最小生成树;动态规划通过存储子问题解避免重复计算,如斐波那契数列。掌握这些,将重塑你的编程思维,点亮技术之路。
73 1
|
5月前
|
人工智能 算法 搜索推荐
Java算法编程详解和程序实例
Java算法编程详解和程序实例
67 0
|
5月前
|
算法
【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第3期】回溯问题系列:单词搜索、N皇后问题、判断有效数独、解数独
【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第3期】回溯问题系列:单词搜索、N皇后问题、判断有效数独、解数独