2024-10-26：最长公共后缀查询。用go语言，给定两个字符串数组 wordsContainer 和 wordsQuery，要对每个 wordsQuery[i] 找到一个与其有最长公共后缀的字符串

2024-10-26：最长公共后缀查询。用go语言，给定两个字符串数组 wordsContainer 和 wordsQuery，要对每个 wordsQuery[i] 找到一个与其有最长公共后缀的字符串。如果有多个字符串与 wordsQuery[i] 有相同的最长公共后缀，则返回在 wordsContainer 中最早出现的那个。最后，返回一个整数数组 ans，其中 ans[i] 表示与 wordsQuery[i] 有最长公共后缀的字符串在 wordsContainer 中的下标。

输入：wordsContainer = ["abcd","bcd","xbcd"], wordsQuery = ["cd","bcd","xyz"]。

输出：[1,1,1]。

解释：

我们分别来看每一个 wordsQuery[i] ：

对于 wordsQuery[0] = "cd" ，wordsContainer 中有最长公共后缀 "cd" 的字符串下标分别为 0 ，1 和 2 。这些字符串中，答案是下标为 1 的字符串，因为它的长度为 3 ，是最短的字符串。

对于 wordsQuery[1] = "bcd" ，wordsContainer 中有最长公共后缀 "bcd" 的字符串下标分别为 0 ，1 和 2 。这些字符串中，答案是下标为 1 的字符串，因为它的长度为 3 ，是最短的字符串。

对于 wordsQuery[2] = "xyz" ，wordsContainer 中没有字符串跟它有公共后缀，所以最长公共后缀为 "" ，下标为 0 ，1 和 2 的字符串都得到这一公共后缀。这些字符串中， 答案是下标为 1 的字符串，因为它的长度为 3 ，是最短的字符串。

答案2024-10-26：

chatgpt

题目来自leetcode3093。

大体步骤如下：

1.初始化数据结构：

• 创建一个结果数组 ans，其长度与 wordsQuery 相同，用于存放每个查询的结果索引。

• 在遍历 wordsContainer 时记录每个字符串的索引和长度，便于后续比较。

2.处理每一个查询字符串：

• 遍历 wordsQuery 中的每个字符串，比如 wordsQuery[i]。

• 对于每个查询字符串，初始化当前最长公共后缀的长度 (maxLen) 为0，和对应的字符串索引 (bestIndex)。

3.与每一个容器字符串比较：

• 对于每个查询字符串，遍历 wordsContainer 中的所有字符串。

• 从当前查询字符串的尾部开始向前检查与当前 wordsContainer[j] 的后缀匹配。

• 计算两个字符串，从尾部开始的最大匹配长度。

• 若发现新的公共后缀长度大于 maxLen，则更新 maxLen 和 bestIndex 为当前字符串的索引。

• 如果发现公共后缀长度等于当前的 maxLen，则比较 wordsContainer[j] 和 wordsContainer[bestIndex] 的长度：

  • 如果 wordsContainer[j] 更短，则更新 bestIndex。

4.处理没有匹配的情况：

• 如果没有匹配，则 maxLen 将保持为0，bestIndex 将在初始状态。

• 根据预定规则，将 bestIndex 更新为 1，表示第一个有效字符串的索引。

5.填充结果数组：

• 将确定的 bestIndex 存入结果数组 ans[i]。

6.完成遍历：

• 重复步骤2到步骤5，直到遍历完所有的 wordsQuery。

7.返回结果：

• 返回填充完整的结果数组 ans。

复杂度分析

1.时间复杂度：

• 对于每个查询字符串（假设有 m 个查询），我们需要遍历每个容器字符串（假设有 n 个字符串）。

• 每次比较可能最多需要遍历两个字符串的长度（设最坏情况，两个字符串长度均近似于 L），因此时间复杂度为：O(mnL)

• 这里的 O(n \times L) 是对每个查询遍历所有容器字符串的时间。

2.空间复杂度：

• 由于只使用了一个结果数组 ans，其大小为 m，额外的不常数空间基本上是常量级别。

• 因此，总的额外空间复杂度为：(O(m))

• 不考虑输入数组本身占用的空间。

总结

• 时间复杂度： O(mnL)

• 空间复杂度： (O(m))

这个分析为你构建解决方案提供了清晰的逻辑框架，并明确了复杂度考量。

Go完整代码如下：

package mainimport ("fmt""math"
)func stringIndices(wordsContainer, wordsQuery []string) []int {type node struct {son     [26]*nodeminL, i int}root := &node{minL: math.MaxInt}for idx, s := range wordsContainer {l := len(s)cur := rootif l < cur.minL {cur.minL, cur.i = l, idx}for i := len(s) - 1; i >= 0; i-- {b := s[i] - 'a'if cur.son[b] == nil {cur.son[b] = &node{minL: math.MaxInt}}cur = cur.son[b]if l < cur.minL {cur.minL, cur.i = l, idx}}}ans := make([]int, len(wordsQuery))for idx, s := range wordsQuery {cur := rootfor i := len(s) - 1; i >= 0 && cur.son[s[i]-'a'] != nil; i-- {cur = cur.son[s[i]-'a']}ans[idx] = cur.i}return ans
}func main() {wordsContainer := []string{"abcd", "bcd", "xbcd"}wordsQuery := []string{"cd", "bcd", "xyz"}fmt.Println(stringIndices(wordsContainer, wordsQuery))
}

Rust完整代码如下：

use std::cmp::Ordering;struct Node {son: [Option<Box<Node>>; 26],min_l: usize,index: usize,
}impl Node {fn new() -> Self {Node {son: Default::default(),min_l: usize::MAX,index: usize::MAX,}}
}fn string_indices(words_container: Vec<&str>, words_query: Vec<&str>) -> Vec<usize> {let mut root = Node::new();for (idx, s) in words_container.iter().enumerate() {let l = s.len();let mut cur = &mut root;if l < cur.min_l {cur.min_l = l;cur.index = idx;}for ch in s.chars().rev() {let b = (ch as usize) - ('a' as usize);if cur.son[b].is_none() {cur.son[b] = Some(Box::new(Node::new()));}cur = cur.son[b].as_mut().unwrap();if l < cur.min_l {cur.min_l = l;cur.index = idx;}}}let mut ans = vec![0; words_query.len()];for (idx, s) in words_query.iter().enumerate() {let mut cur = &mut root;for ch in s.chars().rev() {let b = (ch as usize) - ('a' as usize);if cur.son[b].is_none() {break;}cur = cur.son[b].as_mut().unwrap();}ans[idx] = cur.index;}ans
}fn main() {let words_container = vec!["abcd", "bcd", "xbcd"];let words_query = vec!["cd", "bcd", "xyz"];let result = string_indices(words_container, words_query);println!("{:?}", result);
}