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]*node minL, i int } root := &node{minL: math.MaxInt} for idx, s := range wordsContainer { l := len(s) cur := root if 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 := root for 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);}