用独创视角剖析字符的最短距离：力破思维界限，优化代码炼金术

探索字符串中字符的最短距离：LeetCode 98

算法解析

在计算机科学中，算法是解决问题的核心。算法的效率直接决定了程序运行的速度和效率。LeetCode 是一个在线算法评测平台，提供海量算法题目，供程序员练习和提升算法技能。

字符的最短距离

LeetCode 98 题“字符的最短距离”要求我们找出字符串中每个字符到最近目标字符的距离。这个问题看似简单，但它涉及到字符串处理和距离计算等算法基本功。

暴力解法

最直接的解法是暴力求解法。我们可以遍历字符串中的每个字符，并对每个字符进行一次遍历，找出所有目标字符的位置。然后，计算每个目标字符到当前字符的距离，取最小值即可。

def shortest_distance_brute_force(string, target):
    result = []
    for i in range(len(string)):
        min_distance = float('inf')
        for j in range(len(string)):
            if string[j] == target:
                distance = abs(i - j)
                if distance < min_distance:
                    min_distance = distance
        result.append(min_distance)
    return result

这种方法虽然简单易懂，但时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 为字符串的长度。对于长字符串来说，这种方法效率较低。

优化解法

为了提高效率，我们可以使用哈希表存储目标字符在字符串中的位置。这样，我们只需要遍历字符串一次，即可获得所有目标字符的位置。然后，对于每个字符，我们可以直接从哈希表中获取最近的目标字符的位置，并计算距离。

def shortest_distance_optimized(string, target):
    target_positions = {}
    for i, ch in enumerate(string):
        if ch == target:
            target_positions[i] = 0

    result = []
    for i in range(len(string)):
        if i in target_positions:
            result.append(0)
        else:
            min_distance = float('inf')
            for target_position in target_positions:
                distance = abs(target_position - i)
                if distance < min_distance:
                    min_distance = distance
            result.append(min_distance)
    return result

这种方法的时间复杂度为 O(n)，大大提升了效率。

代码示例

以下是使用 Python 实现的优化解法的代码示例：

string = "loveleetcode"
target = "e"
result = shortest_distance_optimized(string, target)
print(result)

输出结果为：

[3, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 2, 2, 1, 0]

结语

“字符的最短距离”问题看似简单，但它体现了算法设计中效率与复杂度的权衡。通过暴力解法和优化解法的对比，我们可以看到，优化算法可以大大提升程序的运行效率。

常见问题解答

1. 如何找到字符串中目标字符的所有位置？
可以使用哈希表或字典存储目标字符在字符串中的位置。

2. 如何计算两个字符之间的距离？
距离可以计算为两个字符在字符串中的下标差的绝对值。

3. 如果目标字符不在字符串中，如何处理？
对于不在字符串中的目标字符，我们可以返回一个无穷大的距离值。

4. 优化解法的空间复杂度是多少？
优化解法的空间复杂度为 O(n)，其中 n 为字符串的长度。

5. 优化解法的时间复杂度是多少？
优化解法的