优化空间复杂度
class Solution:def longestCommonPrefix(self, strs: List) -> str:
i,j = 1,0
list1 = []
if len(strs) == 1:
return strs
if "" in strs:
return ""
while True:
try:
if strs == strs:
if i <= len(strs)-2:
i += 1
else:
list1.append(strs)
j += 1
i = 1
else:
break
except IndexError:
break
if bool(list1) == False:
return ""
else:
c = ''.join(list1)
return c 看起来你正在编写一个寻找多个字符串的最长公共前缀的函数，但代码似乎有些混乱，让我们一起理清思路，并且讲一讲如何优化空间复杂度。
### 问题分析
在求解“最长公共前缀”时，我们一般会从第一个字符串开始，然后逐个与其他字符串比较，找出公共前缀。理论上，你只需要保留公共前缀的部分，而不需要额外的存储空间来保存所有字符串的比较结果。
### 优化方案
1. **直接用字符串**：我们可以使用一个简单的变量来存储当前找到的公共前缀，而不是使用额外的列表。
2. **提前返回**：如果某个字符串为空，直接返回空字符串。
3. **完成早期退出**：如果某个字符不匹配，我们可以立即返回当前找到的公共前缀。
下面是优化后的代码：
from typing import List
class Solution:
def longestCommonPrefix(self, strs: List) -> str:
if not strs:# 如果输入列表为空
return ""
prefix = strs# 先假设第一个字符串是公共前缀
for s in strs:# 从第二个字符串开始比较
while not s.startswith(prefix):# 如果当前字符串不以prefix开头
prefix = prefix[:-1]# 去掉prefix的最后一个字符
if not prefix:# 如果prefix变空
return ""# 返回空字符串
return prefix# 返回最后确定的公共前缀
### 空间复杂度分析
此优化对空间复杂度的影响主要体现在：
- 我们仅使用了`prefix`这个变量来存储公共前缀，而没有使用额外的列表或动态数组。因此，空间复杂度为 O(1)，即常量空间。
### 总结
通过使用字符串本身而不是列表，我们显著减少了额外的空间需求。这就像是在生活中，我们经常只需要带少量必要的东西出门，减少负担，让生活更轻松！
希望这段幽默又实用的解释能帮助你更好地理解这个问题！有任何其他疑问，随时问我！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 class Solution:
def longestCommonPrefix(self, strs: List) -> str:
if len(strs) == 0:
return ""
min_length = min(len(s) for s in strs)
for i in range(min_length):
char = strs
for j in range(1, len(strs)):
if strs!= char:
return strs[:i]
return strs[:min_length]
不需要创建list1这个列表来储存共同前缀的字符。
直接比较字符和计算最小长度来找到共同前缀即可。
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