📅  最后修改于: 2023-12-03 15:40:40.315000             🧑  作者: Mango
Hackerrank 是一个在线编程平台,提供各种编程练习题和挑战,以帮助程序员提高技能。其中,三胞胎问题是一个比较经典的问题,要求从给定的三个字符串中找到一个共同的部分,且该部分长度最长。
在 JavaScript 中,有很多种解决方案可以解决这个问题,本文将会对其中的三种方案进行比较。
最简单粗暴的方法就是暴力破解,遍历所有的子串,判断是否为三个字符串的共同子串,然后找到最长的共同子串。
function triplet(s1, s2, s3) {
let maxSubstring = '';
for (let i = 0; i < s1.length; i++) {
for (let j = i; j < s1.length; j++) {
let substr = s1.substring(i, j + 1);
if (s2.includes(substr) && s3.includes(substr) && substr.length > maxSubstring.length) {
maxSubstring = substr;
}
}
}
return maxSubstring;
}
这个方法的时间复杂度是 $O(n^3)$,在三个长度为 $n$ 的字符串中查找共同子串,效率非常低下,对于较长的字符串甚至无法使用。不过,这个方法代码简单易懂,对于一些小数据量的测试用例,可以作为参考。
动态规划是一种常用的解决字符串问题的方法,可以用于解决三胞胎问题。我们可以使用一个二维表格,记录三个字符串中各个位置的字符匹配情况,然后找到最长的匹配子串。
function triplet(s1, s2, s3) {
let maxSubstring = '';
let dp = new Array(s1.length + 1).fill(null).map(_ => new Array(s2.length + 1).fill(null).map(_ => new Array(s3.length + 1).fill(null)));
for (let i = 0; i <= s1.length; i++) {
for (let j = 0; j <= s2.length; j++) {
for (let k = 0; k <= s3.length; k++) {
if (i === 0 || j === 0 || k === 0) {
dp[i][j][k] = 0;
} else if (s1[i - 1] === s2[j - 1] && s1[i - 1] === s3[k - 1]) {
dp[i][j][k] = dp[i - 1][j - 1][k - 1] + 1;
} else {
dp[i][j][k] = 0;
}
if (dp[i][j][k] > maxSubstring.length) {
maxSubstring = s1.substring(i - dp[i][j][k], i);
}
}
}
}
return maxSubstring;
}
这个方法的时间复杂度是 $O(n_1n_2n_3)$,在三个长度为 $n$ 的字符串中查找共同子串,效率较差。不过,这个方法提供了一种通用的动态规划解决字符串问题的思路,对于一些其他的字符串问题也可以使用类似的方法来解决。
哈希表是一种常见的数据结构,可以用于解决三胞胎问题。我们可以将三个字符串中的所有子串都添加到一个哈希表中,然后查找共同子串。
function triplet(s1, s2, s3) {
let maxSubstring = '';
let hashTable = new Set();
for (let i = 0; i < s1.length; i++) {
for (let j = i; j < s1.length; j++) {
let substr = s1.substring(i, j + 1);
hashTable.add(substr);
}
}
for (let i = 0; i < s2.length; i++) {
for (let j = i; j < s2.length; j++) {
let substr = s2.substring(i, j + 1);
if (hashTable.has(substr) && s3.includes(substr) && substr.length > maxSubstring.length) {
maxSubstring = substr;
}
}
}
return maxSubstring;
}
这个方法的时间复杂度是 $O(n^2)$,在三个长度为 $n$ 的字符串中查找共同子串,效率较高。不过,需要注意哈希表的负载因子,会对查找效率产生影响。
综上所述,三种解决方案各有优缺点,具体使用哪种方法取决于数据量和具体情况。程序员可以在实际应用中根据需要进行选择。