GoCalf Calf 的自留地 · 昙花一现

3045. Count Prefix and Suffix Pairs II

Calf

Problem

跟 3042. Count Prefix and Suffix Pairs I 一模一样，但单词数量从 50 提升到 10⁵，同时单词的长度也从 10 提升到 10⁵。

https://leetcode.com/problems/count-prefix-and-suffix-pairs-ii/

Constraints:

  • 1 <= words.length <= 10⁵
  • 1 <= words[i].length <= 10⁵
  • words[i] consists only of lowercase English letters.
  • The sum of the lengths of all words[i] does not exceed 5 * 10⁵.

Test Cases

python 
class Solution:
    def countPrefixSuffixPairs(self, words: List[str]) -> int:
solution_test.py下载完整源码
py 
import pytest

from solution import Solution


@pytest.mark.parametrize('words, expected', [
    (["a","aba","ababa","aa"], 4),
    (["pa","papa","ma","mama"], 2),
    (["abab","ab"], 0),
])
@pytest.mark.parametrize('sol', [Solution()])
def test_solution(sol, words, expected):
    assert sol.countPrefixSuffixPairs(words) == expected

Thoughts

3042. Count Prefix and Suffix Pairs I 的时间复杂度是 O(k * n²)。

考虑用 Trie 树来减少重复的比较次数。传统的 Trie 树是前缀树，但本题需要同时满足前缀和后缀。可以对 Trie 树做调整，对于一个单词 word，原本第 i（0 ≤ i < n）层的 key 是 word[i]，为了能同时匹配前缀和后缀，以元组 (word[i], word[k-1-i])（其中 k = len(word)）作为 key（实践中可以用长度为 2 的字符串替代元组）。

Trie 树的实现和相关操作参考 208. Implement Trie (Prefix Tree)。

从左到右遍历 words，依次把每个单词加入 Trie 树中，加入过程中，如果当前层的节点对应一个已有的单词，说明该单词是当前正在加入的单词的前后缀，给计数加一。题目没有限制单词不能重复，所以在 Trie 树中需要记录每个单词的次数，对于满足前后缀条件的单词，将该次数累加到计数中。

每个单词加入的时间复杂度是 O(k)，总的时间复杂度 O(k * n)，空间复杂度 O(k * n)。

Code

solution.py下载完整源码
py 
class Solution:
    def countPrefixSuffixPairs(self, words: list[str]) -> int:
        trie: dict[str, dict] = {}
        res = 0
        for word in words:
            # Add word to the trie tree.
            node = trie
            k = len(word)
            for i in range(k):
                j = k - 1 - i
                key = word[i] + word[j]
                if key not in node:
                    node[key] = {}
                node = node[key]
                if '#' in node:
                    res += node['#'] # Count a matched prefix and suffix.

            if '#' in node:
                node['#'] += 1
            else:
                node['#'] = 1

        return res

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