Python共有前缀,python查找字符串最长公共前缀
写一个函数在字符串数组中寻找最长的公共前缀。
如果公共前缀不存在，则返回空字符串“”。
示例1:
输入：[花，流，飞行]输出： fl示例2:
Input: [dog ， racecar ， car] Output: 说明：输入没有public前缀。说明：
所有输入只包含小写字母a-z。
关于这个话题，大致有四种解决方案：
1.横向扫描：比较前两个字符串的公共前缀，将结果与第三个字符串进行比较，得到前三个字符串的公共前缀，直到最后一个字符串与第四个字符串进行比较。时间复杂度为o(n*m)，n是字符串的个数，m是字符串的平均长度。
2.垂直扫描：扫描每个字符串的第一个字符。如果都相等，继续扫描每个字符串的第二个字符。如果不相等，则返回先前扫描的子字符串。时间复杂度为o(n*m)
3.前缀树：最长的公共前缀必须是每个字符串的前缀部分列，因此可以将某个字符串与所有其他字符串进行比较，以确定前缀列是否是所有其他字符串的前缀。
4.前缀树)以任意字符串为基准，遍历字符串树中的节点信息。具有第一个分支的节点是应该寻找的分割点，并且它是从根节点到该点的字符串中获得的最长公共前缀。
前缀树
概述
前缀，又称字典树、词搜索树、Trie树，是一种多叉树结构，是hash树的变种，与hash效率共同作用，是一种多叉树结构，用于快速检索。
由于典型的APP应用程序用于对大量字符串进行计数和排序，因此它不仅经常用于字符串，还用于对搜索引擎系统中的文本单词进行计数。它的优点是最大限度地减少了不必要的字符串比较，查询效率高于哈希表。
Trie的中心思想是改变空间的时间。使用字符串的常用前缀来减少查询时间，提高效率。
树也有缺点。它们消耗大量内存。
属性：不同字符串只保存一个前缀。
操作：搜索、插入和删除。
举个例子吧。获得一组单词。将获得以下树：
从上面可以看出几种树的特点：
1)根节点不包含字符，除了根节点之外的所有子节点都包含字符。
2)从根节点到节点的路径上的文本与对应于该节点的字符串相连接。
3)每个节点的所有子节点包含不同的字符。
4)每边对应一个单词。每个节点对应一个前缀。一个节点对应最长的前缀，也就是单词本身。
单词inn和单词int有一个共同的前缀“in”，所以它们共享左分支，即根输入。同样，ate、age和adv与ant共享前缀‘A’，因此它们共享从根节点到节点‘A’的边。
查询非常简单。例如，要查找int，请遵循路径i-in-int。
构建Trie的基本算法也很简单，不只是将Trie插入到每个单词的每个字符中。请在插入前检查前缀是否存在。如果存在，分享一下；如果它不存在，创建相应的节点和边。例如，要插入单词add，有以下步骤。
检查前缀“A ”,我们发现边A已经存在。然后沿着边a到节点a。
检查剩余字符串 dd 的前缀 d ,发现边d已经从节点a开始存在，然后，沿着边d转到节点ad。
检查最后一个单词‘D’，这样从节点ad开始，边D就没了，所以让节点AD的子节点adD，把边AD-add标为D。
特定代码：
//定义前缀树节点的数据结构
结构树节点
{
TrieNode * next[26]；
char c；
bool isWord//保存当前字符是否是单词的结尾
trienode(char_c ) :c ) _c)，是word (false))。
{
memset(next，0，sizeof)trienode *)26)；
() ) ) ) )。
(;
实现树前缀树
类Trie {(
公共：
树*根；
/* * initializeyourdatasstructurehere。* /
特里().
节点(“”)；
() ) ) ) )。
/**将单词插入到trie中。*/
在voidinsert(stringword )//前缀树中插入单词单词
int n=word。大小(；
特里节点*当前节点=根
for(int
I=0；I n；我)
{
如果(!currentNode-next[word[i] - a])
{
当前节点-next[word[I]- a ]=new TrieNode(word[I])；
}
当前节点=当前节点-下一个[word[I]-a ]；
}
当前节点-is word=true；
}
/**如果单词在单词查找树中，则返回。*/
布尔搜索（字符串词){ //搜索树中是否存在单词单词
int n=word。size()；
特里节点*当前节点=根
for(int I=0；I n；我)
{
int index=word[I]- a ；
如果(当前节点-下一个[索引])
{
当前节点=当前节点-下一个[索引]；
}
其他
{
返回错误的
}
}
返回当前节点-是word
}
string startsWith(string word，int nWord) {
特里节点*当前节点=根
字符串结果；
for(int I=0；我发誓。size()；我)
{
int count=0；
//统计每个节点下有多少个有效节点
for(int j=0；j 26j)
{
如果(当前节点-下一个[j])
{
数数；
}
}
if (count==1)
{
result=word.substr(0，I 1)；
}
其他
{
打破；
}
if(当前节点-下一个[word[I]- a ]-is word)//当前缀树某一节点是单词的标志时即停止查找
{
打破；
}
当前节点=当前节点-下一个[word[I]-a ]；
}
返回结果；
}
//14最长公共前缀
字符串longestCommonPrefix(向量字符串strs){
int n=strs。size()；
如果(n==0)
{
返回"";//当输入数组为空时，返回空字符串
}
for(int I=0；I n；我)
{
if (strs[i].size()==0) //数组中某一字符串为空时，则返回空字符串
返回"";
insert(strs[I])；//前缀树的特点：在查询前先插入字符串
}
string result=以(strs[0]，n)开头；//查询过程
返回结果；
}
};
注：由于测试用例比较丰富，故程序逻辑应该更加严谨，考虑更多可能出现的情况
最后附上测试结果
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