题目:
给定一个数组 strs,其中的数据都是字符串,给定两个字符串 str1,str2。如果这两个字符串都在 strs数组中,就返回它们之间的最小距离;如果其中任何一个不在里面,则返回 -1;如果两个字符串相等,则返回 0。
例如:给定[‘*','3','*','5','10','9','7','1','*'],再给定两个字符串'* ‘和'9',通过函数求得返回值 3。
分析:有两种方法
方法1:
遍历数组 strs,分别记录两个 str1 和 str2 的位置。求得最小的一个距离数字。这样做时间复杂度为 o(n^2)。
方法2:
如果查询的次数非常多,为了提高查询的效率,构造Hash表,把每次查询的时间复杂度下降到 o(1)。
Python 的内置 dict 类型就是哈希表,实现方法也是hash 表,其查询的时间复杂度就是 o(1)。哈希表的构造也分很多种:
比如,构造 Hash 表,key值是strs中的每一个字符串,value值是一个hash表,里面存放着该字符串到其它字符串的最小距离。
写成代码就是:hash_table = {“*”:{“3”:1, “5”:1, “10”:2, “9”:3, “7”:2, “1”:1}}
当然这种方法的空间复杂度是 o(n^2)
代码:
def min_distance_1(strs, str1, str2): ''' 数组中两个字符串的最小距离,这是方法1,时间复杂度 o(n^2) :param strs: 给定的数组中存放有多个字符串 :param str1: 第一个字符串 :param str2: 第二个字符串 :return: 如果其中给定的一个字符串不在数组 strs 中,那么返回-1,否则返回两个字符串之间的最小间距 ''' if str1 not in strs or str2 not in strs: return -1 if str1 == str2: return 0 dist, min = 1, len(strs) pos1, pos2 = 0, len(strs) for i in xrange(0, len(strs)): if str1 == strs[i]: pos1 = i for j in xrange(0, len(strs)): if str2 == strs[j]: pos2 = j dist = abs(pos1 - pos2) if dist < min: min = dist return min def min_distance_2(strs, str1, str2): ''' 数组中两个字符串的最小距离,这是方法2,如果查询的次数非常多,把每次查询的时间复杂度下降到 o(1)。 Python 的内置 dict 类型就是哈希表,实现方法也是hash 表,其查询的时间复杂度就是 o(1)。哈希表的构造也分很多种: 比如,构造 Hash 表,key值是strs中的每一个字符串,value值是一个hash表,里面存放着该字符串到其它字符串的最小距离。 写成代码就是:hash_table = {"*":{"3":1, "5":1, "10":2, "9":3, "7":2, "1":1}} 当然这种方法的空间复杂度是 o(n^2) :param strs: 给定的数组中存放有多个字符串['*','3','*','5','10','9','7','1','*'] :param str1: 第一个字符串, '*' :param str2: 第二个字符串, '9' :return: 如果其中给定的一个字符串不在数组 strs 中,那么返回-1,否则返回两个字符串之间的最小间距 ''' if str1 not in strs or str2 not in strs: return -1 if str1 == str2: return 0 def create_hash(strs): # 创建 hash 的过程并不在查询里 strs_set = list(set(strs)) dist_hash = {} for i in xrange(0, len(strs_set)): temp = {} for j in xrange(0, len(strs_set)): if strs_set[i] != strs_set[j]: dist = min_distance_1(strs, strs_set[i], strs_set[j]) temp[strs_set[j]] = dist dist_hash[strs_set[i]] = temp return dist_hash return create_hash(strs)[str1][str2]
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