畅享优越感，打造令学霸惊叹的 LeetCode 高分记录！

2023-11-23 22:32:59

前言：编码之旅的序章

在算法和编程的世界里，LeetCode 始终是学习、成长和自我挑战的最佳舞台。作为一道经典的 LeetCode 难题，2255 以其巧妙的设计和丰富的应用场景吸引了无数算法爱好者的关注。

2255 题：广度优先搜索与深度优先搜索

2255 题要求我们计算字符串中满足特定条件的前缀个数。这个看似简单的任务，其实隐藏着许多微妙的细节和技巧。

问题陈述

给定一个字符串 words 和一个数组 prefixes，其中 prefixes 中的每个字符串都是 words 的前缀。对于 prefixes 中的每个前缀，您需要计算 words 中以该前缀开头的子字符串的个数。

示例

为了更好地理解这个问题，让我们来看几个示例：

示例 1：
输入：words = "leetcode", prefixes = ["le", "et", "code"]
输出：[2, 1, 1]
解释：
- 前缀 "le" 在 "leetcode" 中出现 2 次。
- 前缀 "et" 在 "leetcode" 中出现 1 次。
- 前缀 "code" 在 "leetcode" 中出现 1 次。

示例 2：
输入：words = "hello", prefixes = ["he", "lo"]
输出：[1, 1]
解释：
- 前缀 "he" 在 "hello" 中出现 1 次。
- 前缀 "lo" 在 "hello" 中出现 1 次。

示例 3：
输入：words = "mississippi", prefixes = ["mis", "is", "si", "pi"]
输出：[1, 2, 1, 1]
解释：
- 前缀 "mis" 在 "mississippi" 中出现 1 次。
- 前缀 "is" 在 "mississippi" 中出现 2 次。
- 前缀 "si" 在 "mississippi" 中出现 1 次。
- 前缀 "pi" 在 "mississippi" 中出现 1 次。

解决步骤

构建前缀树：首先，我们将构建一个前缀树来表示字符串 words 中的所有前缀。前缀树是一种树形数据结构，它可以有效地存储和查找字符串的前缀。
计算前缀出现次数：构建前缀树后，我们将遍历数组 prefixes 中的每个前缀，并在前缀树中查找该前缀。如果找到该前缀，则我们将计算以该前缀开头的子字符串在字符串 words 中出现的次数。
将出现次数添加到结果数组中：我们将以该前缀开头的子字符串的出现次数添加到结果数组中。
重复步骤 2 和 3，直到遍历完数组 prefixes 中的所有前缀。

优化方案：算法提速大法

为了提高算法的效率，我们可以采用以下优化方案：

使用哈希表存储前缀：我们可以使用哈希表来存储字符串 words 中的所有前缀。这样，我们就可以在常数时间内查找给定前缀在字符串 words 中出现的次数。
使用二分查找算法查找前缀：如果字符串 words 非常大，我们可以使用二分查找算法来查找给定前缀。这样，我们可以在对数时间内找到给定前缀在字符串 words 中出现的次数。
并行处理：如果您的计算机具有多核处理器，您可以使用多线程或多进程来并行处理前缀的计算。这样，您可以显著地提高算法的效率。