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LeetCode2744、最大字符串匹配数目

题目描述

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。

解题思路

由于涉及到查找过程，因此很容易想到需要用到哈希表或者哈希集合来储存遍历过程中出现的单词。整体算法过程如下：

1. 构建后一个空的哈希集合hash_set，用于储存遍历过程中出现的单词word
2. 遍历每一个单词word
3. 获得这个单词的反转rev = word[::-1]（此处计算反转字符串也可以用头尾相向双指针完成，类似LeetCode125、验证回文串的方法）
4. 考虑这个这个反转字符串rev是否在之前已经遍历过储存在哈希集合中了。若是，则rev和k可以构成一对配对的单词，更新ans
5. 判断完毕后，将当前单词word加入哈希集合中，用于后续判断。

解毕

思考：若本题取消字符串互不相同这个限制条件，即可以出现相同的字符串，应该如何修改代码？

代码

Python

# 哈希集合 + 单词反转：O(NM)，其中M为单词平均长度
class Solution:def maximumNumberOfStringPairs(self, words: List[str]) -> int:# 构建哈希集合，用于储存遍历过程中出现的单词wordhash_set = set()ans = 0# 遍历每一个单词for word in words:# 获得这个单词的反转，也可以使用双指针完成rev = word[::-1]# 若这个反转字符串之前已经遍历过，储存在哈希集合中了# 则rev和k可以构成一对配对的单词，更新ansif rev in hash_set:ans += 1# 判断完毕后，将当前单词加入哈希集合中，此处也可以在else逻辑下进行hash_set.add(word)return ans

Java

class Solution {public int maximumNumberOfStringPairs(String[] words) {Set<String> hashSet = new HashSet<>();int ans = 0;for (String word : words) {String rev = new StringBuilder(word).reverse().toString();if (hashSet.contains(rev)) {ans++;}hashSet.add(word);}return ans;}
}

C++

class Solution {
public:int maximumNumberOfStringPairs(vector<string>& words) {std::unordered_set<string> hashSet;int ans = 0;for (const std::string& word : words) {string rev = word;reverse(rev.begin(), rev.end());if (hashSet.count(rev)) {ans++;}hashSet.insert(word);}return ans;}
};

时空复杂度

时间复杂度：O(NM)。

空间复杂度：O(NM)。

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