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題目： 假設(shè) Andy 和 Doris 想在晚餐時(shí)選擇一家餐廳，并且他們都有一個(gè)表示最喜愛餐廳的列表，每個(gè)餐廳的名字用字符串表示。 你需要幫助他們用最少的索引和找出他們共同喜愛的餐廳。如果答案不止一個(gè)，則輸出所有答案并且不考慮順序。你可以假設(shè)總是存在一個(gè)答案。 示例 1: 輸入:
["Shogun", "Tapioca Express", "Burger King", "KFC"]
["Piatti", "The Grill at Torrey Pines", "Hungry Hunter Steakhouse", "Shogun"]
輸出: ["Shogun"]
解釋: 他們唯一共同喜愛的餐廳是“Shogun”。
示例 2: 輸入:
["Shogun", "Tapioca Express", "Burger King", "KFC"]
["KFC", "Shogun", "Burger King"]
輸出: ["Shogun"]
解釋: 他們共同喜愛且具有最小索引和的餐廳是“Shogun”，它有最小的索引和1(0+1)。
提示: 兩個(gè)列表的長度范圍都在 [1, 1000] 內(nèi)。 兩個(gè)列表中的字符串的長度將在 [1，30] 的范圍內(nèi)。 下標(biāo)從 0 開始，到列表的長度減 1。 兩個(gè)列表都沒有重復(fù)的元素。
解題思路： 兩個(gè)字符串?dāng)?shù)組，找重復(fù)出現(xiàn)的元素，返回其索引和最小的目標(biāo)數(shù)組。最容易想到的解法就是用哈希映射解題，Key 存儲(chǔ)其數(shù)組的每個(gè)元素值，Value 存儲(chǔ)其下標(biāo)索引。第一次遍歷將其中一個(gè)數(shù)組添加到哈希映射，第二次遍歷查找目標(biāo)元素。需要維護(hù)一個(gè)最小索引和來保證查詢的目標(biāo)索引和為最小。 哈希表解題： Java： class Solution {
public String[] findRestaurant(String[] list1, String[] list2) {
Map<String, Integer> map = new HashMap<>();//建立哈希映射
for (int i = 0; i < list1.length; i++)//初次遍歷將一個(gè)數(shù)組建立映射關(guān)系
map.put(list1[i], i);
List<String> res = new ArrayList<>();//待返回的目標(biāo)數(shù)組
int sum = Integer.MAX_VALUE;//sum為當(dāng)前滿足條件的最小索引和
for (int i = 0; i < list2.length; i++) {//第二次遍歷查找目標(biāo)元素
if (map.containsKey(list2[i])) {
int tmp = i + map.get(list2[i]);//當(dāng)前索引和
if (tmp < sum) {//如果當(dāng)前索引和更小
res.clear();//清除目標(biāo)數(shù)組
res.add(list2[i]);//添加該元素
sum = tmp;// 刷新最小索引和
} else if (tmp == sum)//如果索引和相等
res.add(list2[i]);//只添加元素
}
}
return res.toArray(new String[res.size()]);//轉(zhuǎn)成 string 數(shù)組
}
}
Python： class Solution:
def findRestaurant(self, list1: List[str], list2: List[str]) -> List[str]:
hash_map = dict()# 建立哈希映射
for i, s in enumerate(list1):# 初次遍歷將一個(gè)數(shù)組建立映射關(guān)系
hash_map[s] = i
min_sum = 2001# 當(dāng)前滿足條件的最小索引和
res = list()# 待返回的目標(biāo)數(shù)組
for i, s in enumerate(list2):# 第二次枚舉遍歷查找目標(biāo)元素
if s in hash_map:
tmp = i+hash_map[s]# 當(dāng)前索引和
if tmp < min_sum:# 如果當(dāng)前索引和更小
res.clear()# 清除目標(biāo)數(shù)組
res.append(s)# 添加該元素
min_sum = tmp# 刷新最小索引和
elif tmp == min_sum:# 如果索引和相等
res.append(s)# 只添加元素
return res
操作索引解題： 這種解法非常巧妙，雖然效率很低。以下解釋摘自 LeetCode，可以作為參考擴(kuò)展思路： 另一種可以遍歷不同 sumsum (下標(biāo)和)，并判斷是否有字符串分別出現(xiàn)在 list1 和 list2 中且下標(biāo)和為 sum。 現(xiàn)在我們知道下標(biāo)和的值 sum 數(shù)值范圍從 0 到 m + n - 1。這里 m 和 n 分別是 list1 和 list2 的長度，我們現(xiàn)在可以升序枚舉 sum ，對于每個(gè) sum，我們遍歷 list1，假設(shè)當(dāng)前下標(biāo)為 i，為了得到下標(biāo)和 sum，list2 中的下標(biāo) j 為 sum?i。通過這樣的辦法，我們不需要遍歷 list2，而可以直接通過計(jì)算得到在 list2 中對應(yīng)的下標(biāo)。 對于每個(gè) sum，我們遍歷 list1 的所有下標(biāo)，一旦有 list1 和 list2 中的字符串匹配，就把匹配字符串放入一個(gè) res 列表中。 我們對 sum 升序數(shù)組中所有值做相同的過程，對于每個(gè) sum 遍歷完一遍 list1 之后，我們檢查 res 列表是否為空。如果是空的，我們繼續(xù)遍歷下一個(gè) sum 數(shù)組。如果不為空，當(dāng)前的 res 就是最小下標(biāo)和的數(shù)組。這是因?yàn)槲覀儽闅v sum 的順序是升序的，所以第一個(gè)找到的列表就是結(jié)果列表。 Java： class Solution {
public String[] findRestaurant(String[] list1, String[] list2) {
List<String> res = new ArrayList<>();
for (int sum = 0; sum < list1.length + list2.length - 1; sum++) {
for (int i = 0; i <= sum; i++) {
if (i < list1.length && sum - i < list2.length && list1[i].equals(list2[sum - i]))
res.add(list1[i]);
}
if (res.size() > 0) break;//一旦找到最小索引和序列直接結(jié)束遍歷，因?yàn)閟um是遞增的，之后得到的索引和一定更大
}
return res.toArray(new String[res.size()]);
}
}
Python class Solution:
def findRestaurant(self, list1: List[str], list2: List[str]) -> List[str]:
res = list()
list1_size, list2_size = len(list1), len(list2)
for min_sum in range(list1_size+list2_size-1):
for i in range(min_sum+1):
if i < list1_size and min_sum-i < list2_size and list1[i] == list2[min_sum-i]:
res.append(list1[i])
if len(res) > 0:# 一旦找到最小索引和序列直接結(jié)束遍歷，因?yàn)閟um是遞增的，之后得到的索引和一定更大
break
return res
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