leetcode 每日一题 2024年01月17日 最大字符串配对数目

题目

2744. 最大字符串配对数目

给你一个下标从 0 开始的数组 words ，数组中包含 互不相同 的字符串。

如果字符串 words[i] 与字符串 words[j] 满足以下条件，我们称它们可以匹配：

• 字符串 words[i] 等于 words[j] 的反转字符串。
• 0 <= i < j < words.length

请你返回数组 words 中的 最大 匹配数目。

注意，每个字符串最多匹配一次。

示例 1：

输入：words = ["cd","ac","dc","ca","zz"]
输出：2
解释：在此示例中，我们可以通过以下方式匹配 2 对字符串：
- 我们将第 0 个字符串与第 2 个字符串匹配，因为 word[0] 的反转字符串是 "dc" 并且等于 words[2]。
- 我们将第 1 个字符串与第 3 个字符串匹配，因为 word[1] 的反转字符串是 "ca" 并且等于 words[3]。
可以证明最多匹配数目是 2 。

示例 2：

输入：words = ["ab","ba","cc"]
输出：1
解释：在此示例中，我们可以通过以下方式匹配 1 对字符串：
- 我们将第 0 个字符串与第 1 个字符串匹配，因为 words[1] 的反转字符串 "ab" 与 words[0] 相等。
可以证明最多匹配数目是 1 。

示例 3：

输入：words = ["aa","ab"]
输出：0
解释：这个例子中，无法匹配任何字符串。

提示：

• 1 <= words.length <= 50
• words[i].length == 2
• words 包含的字符串互不相同。
• words[i] 只包含小写英文字母。

分析

1. 根据提示我们知道数组中的每个字符串长度是2。
2. 并且数组中的每个字符串互不相同，我们需要找到互逆的字符串的对数。
3. 由于数据量很少我们可以使用双重循环查找的方式。
4. 在本题中使用Hash的方式，来解决这个问题，由于只有两个字符我们可以把字符串映射成数字，需要找到不会产生hash冲突的hash函数。
5. 首先尝试引入单个变量x1，a代表字符串的第1个字符，b代表字符串的第2个字符。
   没有hash冲突即：x1*a+b !=x1*a1+b1=>x1(a-a1)!=(b1-b2)。
   b1-b2的取值范围是[-25,25]，所以x1只需要在这个范围之外任意取一个值即可。
   在java实现中我们选择26，在js实现中我们选择-26来验证一下。
   此时x1*a+b的值能确定唯一的字符串。
6. 对于每个字符串word，如果26*word[1]+word[0]在hash表里面，证明存在一对相反的，res++。
   反之不存在，**把26*word[0]+word[1]**加入到hash表中。

编码

Java实现：

class Solution {
    public int maximumNumberOfStringPairs(String[] words) {
        int res = 0;
        HashSet<Integer> integers = new HashSet<>();
        for (String word : words) {
            if(integers.contains(26*word.charAt(1)+word.charAt(0))){
                res++;
            }else {
                integers.add(26*word.charAt(0)+word.charAt(1));
            }
        }
        return res;
    }
}

JavaScript实现：

/**
 * @param {string[]} words
 * @return {number}
 */
var maximumNumberOfStringPairs = function(words) {
    const set = new Set();
    let res = 0;
    for(const ele of words){
        if(set.has(-26*ele.charCodeAt(1)+ele.charCodeAt(0))){ 
            res++;
        }
        else{
            set.add(-26*ele.charCodeAt(0)+ele.charCodeAt(1));
        }
    }
    return res;
};

复杂度

时间复杂度：O(n)

空间复杂度：O(n)

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