python求解数组中两个字符串的最小距离
题目：
给定一个数组 strs，其中的数据都是字符串，给定两个字符串 str1，str2。如果这两个字符串都在 strs数组中，就返回它们之间的最小距离；如果其中任何一个不在里面，则返回 -1；如果两个字符串相等，则返回 0。
例如：给定[‘*','3','*','5','10','9','7','1','*']，再给定两个字符串'* ‘和'9'，通过函数求得返回值 3。
分析：有两种方法
方法1：
遍历数组 strs，分别记录两个 str1 和 str2 的位置。求得最小的一个距离数字。这样做时间复杂度为 o(n^2)。
方法2：
如果查询的次数非常多，为了提高查询的效率，构造Hash表，把每次查询的时间复杂度下降到 o(1)。
Python 的内置 dict 类型就是哈希表，实现方法也是hash 表，其查询的时间复杂度就是 o(1)。哈希表的构造也分很多种：
比如，构造 Hash 表，key值是strs中的每一个字符串，value值是一个hash表，里面存放着该字符串到其它字符串的最小距离。
写成代码就是：hash_table = {“*”:{“3”:1, “5”:1, “10”:2, “9”:3, “7”:2, “1”:1}}
当然这种方法的空间复杂度是 o(n^2)
代码：
def min_distance_1(strs, str1, str2):
'''
数组中两个字符串的最小距离，这是方法1，时间复杂度 o(n^2)
:param strs: 给定的数组中存放有多个字符串
:param str1: 第一个字符串
:param str2: 第二个字符串
:return: 如果其中给定的一个字符串不在数组 strs 中，那么返回-1，否则返回两个字符串之间的最小间距
'''
if str1 not in strs or str2 not in strs:
return -1
if str1 == str2:
return 0
dist, min = 1, len(strs)
pos1, pos2 = 0, len(strs)
for i in xrange(0, len(strs)):
if str1 == strs[i]:
pos1 = i
for j in xrange(0, len(strs)):
if str2 == strs[j]:
pos2 = j
dist = abs(pos1 - pos2)
if dist < min:
min = dist
return min
def min_distance_2(strs, str1, str2):
'''
数组中两个字符串的最小距离，这是方法2，如果查询的次数非常多，把每次查询的时间复杂度下降到 o(1)。
Python 的内置 dict 类型就是哈希表，实现方法也是hash 表，其查询的时间复杂度就是 o(1)。哈希表的构造也分很多种：
比如，构造 Hash 表，key值是strs中的每一个字符串，value值是一个hash表，里面存放着该字符串到其它字符串的最小距离。
写成代码就是：hash_table = {"*":{"3":1, "5":1, "10":2, "9":3, "7":2, "1":1}}
当然这种方法的空间复杂度是 o(n^2)
:param strs: 给定的数组中存放有多个字符串['*','3','*','5','10','9','7','1','*']
:param str1: 第一个字符串, '*'
:param str2: 第二个字符串, '9'
:return: 如果其中给定的一个字符串不在数组 strs 中，那么返回-1，否则返回两个字符串之间的最小间距
'''
if str1 not in strs or str2 not in strs:
return -1
if str1 == str2:
return 0
def create_hash(strs): # 创建 hash 的过程并不在查询里
strs_set = list(set(strs))
dist_hash = {}
for i in xrange(0, len(strs_set)):
temp = {}
for j in xrange(0, len(strs_set)):
if strs_set[i] != strs_set[j]:
dist = min_distance_1(strs, strs_set[i], strs_set[j])
temp[strs_set[j]] = dist
dist_hash[strs_set[i]] = temp
return dist_hash
return create_hash(strs)[str1][str2]
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
